@AdolphWang Windows目前不支持，用Ubuntu，这个项目的数据集在windows下的编码都是失败的

你直接把　HWDBtrn_gnt 这个文件夹的路径传给程序就可以了；

python convertxxx.py HWDBTtrn_gnt

代码意思是读取第一个参数也就是你的路径，否则就是没有路径会报错．这个很简单的代码..... 感觉幼儿园毕业的都能理解

你这个问题很严重啊，可能是你没有严格按照文件的路径组织编排路径．

啥几把贵grsjyrj

请用　onnx2trt 工具转．

你这个不太确定是啥问题，可能是版本过于老旧，我们的工具链配合平台的onnx导出是没问题的，我们已经跑了很多个项目了．

你需要generate 相应的tensorflow record.

具体生成方式可以参考一些其他的对应教程，我们有convert的脚本，你可能需要根据你的路径修改一下，如果实在找不到，就看看里面glob的逻辑，看看它找的是哪些文件．

这个项目是tensorflow的，然后数据集相对来说也比较复杂，你完全看不懂它里面是个啥，包括我也不看不懂．
你先试一下，不懂再问

不知道大家是否遇到过这么一个问题，就是生成一个动态的tensorrt模型，同时还要对这个模型进行推理。其实这里面蕴含着两个问题，其中一个是你如何来生成一个包含动态的batch的模型，其次就是这个动态的模型我们怎么分配GPU显存来进行动态的推理。

首先需要说明的是，生成动态的batchsize用 trtexec比较好：

trtexec --onnx=./alphapose.onnx --explicitBatch \
            --minShapes="input":1x3x256x192 \
            --optShapes="input":20x3x256x192 \
            --maxShapes="input":80x3x256x192 \
            --shapes="input":20x3x256x192 \
            --saveEngine=resnet18_dynamic.engine

@Dewey 有人啊，人都在潜水

你好，这里面所有关于seg有关的都是语义分割的类别，而thing是实例类别。也就是检测里面的类别。
而语义是不区分实例的，在coco里面实例类别是80类，而语义是54类。
如果需要修改就需要修改成你的类别数，加入你的数据存放格式和coco一样，那么这些就只要修改数字即可，如果不是，你得实现自己的dataloader。

什么是TensorRT OSS? 你可以理解为tensorrt的lib是你从官网下载的, 这个oss是英伟达开源的那一部分. 等于是一个tensorrt的扩展.

因为tensorrt核心库是不开源的, 但是一些扩展被开元出来了. 这个oss有什么用呢?简单来说, 就是开源的plugin, 给你一些现成的plugin用的.

我们可以这样编译tensorrt oss:

git clone https://github.com/NVIDIA/TensorRT
cd TensorRT
cmake .. -DTRT_LIB_DIR=~/TensorRT/lib -DTRT_OUT_DIR=`pwd`/out

编译完之后, 会自动覆盖掉你下载的tensorrt lib, 并且会生成与一个libonnx_parser_plugin, 供你调用.

据我所致, 一些基本的plugin,需要oss, 比如InstanceSegmentation plugin等.