Mask RCNN을 TensorRT로 구현

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: