CenterNet-TensorRT 3D Detection

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作者丨Panzerfahrer@知乎

来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/146910977

0. 前言

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1. CenterNet-TensorRT-3D

在网上找了半天也没找到符合这套工具链的开源代码，大多是2D detection和 pose estimation相关, 索性就自己写了一个, 其实大部分代码是参考Cao 写的 TensorRT-CenterNet, 主要是用来测试速度和性能的, 这里主要是基于kitti图像数据集的, 其实步骤都很清晰:

1.1 将训练好的 ddd_3dop.pth 模型导出为 ddd_3dop.onnx 格式;

1.2 解析 ddd_3dop.onnx 构建推理引擎并保存成 ddd_3dop.engine 的格式;

1.3 TensorRT构建引擎, 做推理;

2. 使用

2.1 下载模型文件 ddd_3dop.pth , 下载链接：https://github.com/xingyizhou/CenterNet/blob/master/readme/MODEL_ZOO.md

2.2 将模型转换为 onnx 格式, 详细操作可以看仓库目录下的 ./readme/ctddd2onnx.md, 可以用模型可视化软件 netron , 看转换出的模型输出维度是否包含如下信息 (('hm', 3), ('dep', 1), ('rot', 8), ('dim', 3), ('wh', 2), ('reg', 2)) , hm代表 人 车 骑自行车的人三类, dep代表深度, rot 代表论文中的8个值, dim代表hwl尺寸, wh和reg是2d框回归出来的size和offset, 导出的模型如下图所示:

2.3 文件 `./src/CMakeLists.txt` 中设置 OPENCV 路径 , 文件`./CMakeLists.txt` 设置

2.4 注释掉文件 `./include/ctdetConfig.h` 中除了3d detection相关的配置

2.5 编译

git clone https://github.com/Qjizhi/TensorRT-CenterNet-3D.git cd TensorRT-CenterNet-3D mkdir build cd build && cmake .. && make cd ..

2.6 构建引擎及推理根目录下运行:

./buildEngine -i model/ddd_3dop.onnx -o model/ddd_3dop.engine ./runDet -e model/ddd_3dop.engine -i 000292.png -c test.h264

3. 效果

再加两张测试：

4. 想法

模型对相机内参敏感, 包括焦距,像素等等, 所以一个模型一般只适用于一台摄像头;

3D 检测的朝向不准, 尤其是行人的朝向,车和自行车的还可以 ;

经过TensorRT加速，速度从0.227s 加速到 98.89ms，2d detection的速度大概在50-60ms(本机显卡 M4000)；

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