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고우주

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[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

Mask RCNN을 TensorRT로 구현

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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:

답변 3

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권 철민
지식공유자

오, 이런 훌륭한 정보를 알려주셔서 감사합니다.

잘 공부하겠습니다.

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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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권 철민
지식공유자

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.

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