前言
杜老师推出的 tensorRT从零起步高性能部署 课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了。这次重新撸一遍，顺便记记笔记。
本次课程学习 tensorRT 高级-自动驾驶案例项目self-driving-深度估计
课程大纲可看下面的思维导图
1. 深度估计
这节我们学习深度估计模型的分析，我们的目的是找到深度估计的 onnx，分析其 onnx 的大致使用逻辑，然后写出最简洁版本的 predict.py，大体可以分为以下三步：
1. 打开深度估计的 onnx，查看其输入与输出
2. 查看代码，找到 onnx 的预处理，分析得到预处理的逻辑
3. 针对获得的信息，编写 predict.py，尝试写出来
我们来观察下其 onnx 模型，如下图所示：
从导出的 onnx 模型我们可以知道输入的 1x3x256x512，输出存在 6 个
我们再分析项目中的 image_processor/depth_engine.cpp 代码可以得出具体的预处理所做的工作：(详细分析请参照视频)
1. 输入是 1x3x256x512，input.1
2. 输出是 1x1x256x512，2499 节点
3. normalize.mean = 0.485f，norm = 0.229f
4. y = (x / 255.0 - mean) / norm
5. resize 部分不搞那么复杂，直接 resize
6. 颜色方面，需要 cvtColor → \rightarrow → to RGB
我们可以简单的写个预处理程序来验证下，代码如下：
import onnxruntime
import cv2
import numpy as np
session = onnxruntime.InferenceSession("workspace/ldrn_kitti_resnext101_pretrained_data_grad_256x512.onnx", provider_options=["CPUExecutionProvider"])
image = cv2.imread("workspace/imgs/dashcam_00.jpg")
image = cv2.resize(image, (512, 256))
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image_tensor = (image / 255.0)
mean = [0.485, 0.456, 0.406]
norm = [0.229, 0.224, 0.225]
image_tensor = ((image_tensor - mean) / norm).astype(np.float32)
image_tensor = image_tensor.transpose(2, 0, 1)[None]
prob = session.run(["2499"], {"input.1": image_tensor})[0]
print(prob.shape)
prob = prob[0, 0] * -5 + 255
y = int(prob.shape[0] * 0.18)
prob = prob[y:]
cv2.imwrite("depth.jpg", prob)
输出如下图：
可以看到输出符合我们的预期，输出的深度估计图如下所示：
另外我们还可以通过 matplotlib 来可视化，代码如下所示：
import onnxruntime
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
session = onnxruntime.InferenceSession("workspace/ldrn_kitti_resnext101_pretrained_data_grad_256x512.onnx", provider_options=["CPUExecutionProvider"])
image = cv2.imread("workspace/imgs/dashcam_00.jpg")
image = cv2.resize(image, (512, 256))
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image_tensor = (image / 255.0)
mean = [0.485, 0.456, 0.406]
norm = [0.229, 0.224, 0.225]
image_tensor = ((image_tensor - mean) / norm).astype(np.float32)
image_tensor = image_tensor.transpose(2, 0, 1)[None]
prob = session.run(["2499"], {"input.1": image_tensor})[0]
print(prob.shape)
prob = prob[0, 0]
y = int(prob.shape[0] * 0.18)
prob = prob[y:]
plt.imsave("depth.jpg", prob, cmap='plasma_r')
输出的深度估计图如下所示：
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-703547.html
总结
本次课程学习了开源项目中的深度估计案例，主要是对深度估计模型的 onnx 进行了简单分析，并通过对项目代码的分析将预处理部分理清楚，然后通过 onnxruntime 进行了简单验证，并对最终的深度估计结果进行了可视化显示文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-703547.html
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