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Computer Vision 강의를 너무 잘 듣고 현업에 사용 중입니다.
MaskRCNN 학습파일 frozen . fb를 *.uff변환 후 NVIDA Tesla T4에 Inference 하기 위해 코드를 작성 중인데,
많이 막히네요.
#inference graph를 읽음. .
with tf.gfile.FastGFile('training/frozen_inference_graph.pb', 'rb') as f:
#with tf.gfile.FastGFile('weight_file/bottle_train.pb', 'rb') as f:
graph_def = tf.GraphDef()
graph_def.ParseFromString(f.read())
with tf.Session() as sess:
# Session 시작하고 inference graph 모델 로딩
sess.graph.as_default()
tf.import_graph_def(graph_def, name='')
# 입력 이미지 생성, Object Detection된 image 반환, 반환된 image의 BGR을 RGB로 변경
image_files = [f for f in glob.glob('**/*.jpg',recursive=True)]
print(len(image_files))
for i in image_files:
img = cv2.imread(i)
# Object Detetion 수행 후 시각화
draw_img = detect_image_mask_rcnn_tensor(sess, img, conf_threshold=0.5, mask_threshold=0.4, use_copied_array=True, is_print=True)
print(i, sep='\n')
여기에서 아래와 같이 tensorrt(trt)로 구성해야는데 잘 되지 않네요. 권철민 강사님 혹시 도움을 주실 수 있으실까요.
with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder, builder.create_network() as network, trt.UffParser() as parser:
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https://github.com/tymiao1220/TensorRT_Mask_rcnn
참고해보시면 도움이 될것 같습니다.
mrcnn2uff.py : 파일 내용 중에 pb -> uff로 변환하는 부분이 있습니다.
createEngine.py : uff -> tensorrt engine으로 변환 및 serialize
inference_engine.py : tensorrt engine을 deserialize 및 inference
하는 순서로 되어 있습니다.
혹시 추가로 궁금하신 사항은 ilwoonam75@gmail.com 으로 연락주시면 답변드리겠습니다.
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안녕하십니까,
TensorRT는 저도 잘 모릅니다(관심은 늘 가지고 있습니다)
일단 제가 진행하는 일이 있어서 바로 봐드리기는 어려울수는 있는데, 어떤 코드에서 어떤 에러가 나는지 보다 상세하게 기재해 주시면 시간나는대로 찾아보겠습니다.
감사합니다.