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BiRefNet C++ TensorRT （二分类图像分割）

利用TensorRT和CUDA的双边参考网络（BiRefNet）的高性能c++实现，针对实时高分辨率二分类图像分割进行了优化。

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BiRefNet c++ TENSORRT旨在有效地在GPU上运行双边参考分割任务。通过利用TensorRT的优化和CUDA内核，它旨在以最小的延迟提供最先进的性能。

主要特性

• TensorRT 加速：使用序列化的 TRT 引擎加速分割任务的推理过程。
• CUDA 集成：全面基于 GPU 的预处理、后处理及内存管理。
• 高分辨率支持：开箱即用，能够处理高分辨率图像（例如 1024x1024）。
• 易于集成：采用 C++17 编码，便于集成到现有的流程中。

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📢 最新动态

• 增强的双边参考：通过利用双重参考指导，提升二分法分割输出的质量。
• 改进的内存占用：针对大批次或高分辨率工作负载优化了 GPU 分配。
• 可配置精度：支持 FP16 或 FP32 模式（需要支持半精度的 GPU）。

📂 项目结构

BiRefNet/ 
├── include 
│ └── birefnet.h # Main BiRefNet class definition
├── src 
│ └── birefnet.cpp # Implementation of the BiRefNet class
├── CMakeLists.txt # CMake configuration 
└── main.cpp #

• include/birefnet.h
  头文件，定义了 BiRefNet 类，该类负责 TensorRT 引擎的创建、执行和内存缓冲区管理。

• src/birefnet.cpp
  源代码实现，包括加载序列化引擎、运行推理及处理输出后处理。

• CMakeLists.txt
  使用 CMake 构建项目的配置文件。根据需要调整 TensorRT、CUDA 和 OpenCV 的路径。

• main.cpp
  一个最小示例，演示了如何加载模型、对图像或视频进行推理并将结果保存。

🚀 安装步骤

1. 克隆仓库

   git clone https://github.com/hamdiboukamcha/BiRefNet-Cpp-TensorRT.git
   cd BiRefNet-Cpp-TensorRT
   mkdir build && cd build
   cmake ..
   make -j$(nproc)
   

📦 依赖项

• CUDA
  用于 GPU 加速和内核启动（例如，CUDA 11.x 或更新版本）。

• TensorRT
  高性能深度学习推理库（推荐使用 v8.x 或更新版本）。

• OpenCV
  用于图像加载、预处理和基本可视化。

• C++17
  本项目使用现代 C++ 特性。请确保您的编译器支持 C++17 或更高版本。

🔍 代码概览

主要组件

• BiRefNet 类

  • 从给定的引擎/模型路径初始化 TensorRT 引擎。
  • 处理预处理（图像大小调整、均值/标准差归一化等）。
  • 运行推理并将输出后处理为分割图。
  • 管理 CUDA 资源和流。

• Logger 类（在 main.cpp 中）

  • 实现 TensorRT 的 ILogger 接口以进行自定义日志记录。

主要函数

• BiRefNet::BiRefNet(…)
  构造函数，将 .trt（序列化的 TensorRT）引擎加载到内存中。

• BiRefNet::predict(cv::Mat& image)
  主要推理函数：接受一个 OpenCV cv::Mat 作为输入，返回分割结果作为 cv::Mat。

• BiRefNet::preprocess(…)
  将图像转换为归一化的浮点数（均值减法、除以标准差等）。

• BiRefNet::postprocess(…)
  将原始输出重塑为有意义的图像数据，通常是一个 8 位或 32 位矩阵用于分割。

🎬 使用方法

准备TensorRT推理引擎：

1. 将模型转换为 ONNX 格式，然后构建一个 TensorRT 引擎（例如，使用 trtexec 或自定义构建工具）。选择使用BiRefNet的预训练模型。

   trtexec --onnx=BiRefNet-general-resolution_512x512-fp16-epoch_216.onnx --saveEngine=BiRefNet-tiny.engine --fp16
   

   

2. 推理结果

   ./BiRefNetTRT
   Loading model from BiRefNet-tiny.engine...
   The model has been successfully loaded!
   Folder already exists!
   [Info] Processing time: 2452 ms for 1693479941020.jpg
   [Info] Saving result to: results/1693479941020.jpg
   [Info] Processing finished.