इस प्रोजेक्ट के बारे में

trtvideo एक विशेष रनटाइम है जिसे TensorRT मॉडल का उपयोग करके हेडलेस, फाइल-टू-फाइल वीडियो प्रोसेसिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह वीडियो पाइपलाइन को यह सुनिश्चित करके अनुकूलित करता है कि रॉ वीडियो फ्रेम्स पूरी प्रक्रिया के दौरान VRAM में बने रहें—जिसमें डिकोडिंग के लिए NVDEC, प्रीप्रोसेसिंग और पोस्टप्रोसेसिंग के लिए CV-CUDA, इन्फरेंस के लिए TensorRT और एनकोडिंग के लिए NVENC का उपयोग किया जाता है। यह आर्किटेक्चर होस्ट-टू-डिवाइस मेमोरी ट्रांसफर को कम करता है, जिसके परिणामस्वरूप पारंपरिक पाइपलाइनों की तुलना में कम CPU उपयोग और कम पीक VRAM होता है। मुख्य विशेषताओं में शामिल हैं: - GPU-resident पाथ: कंप्रेस्ड इनपुट से मक्सड आउटपुट तक एकीकृत पाइपलाइन। - Docker-आधारित परिनियोजन: पुनरुत्पादनीय निष्पादन के लिए प्रोडक्शन और मॉडल-टूल इमेजेस के रूप में प्रदान किया गया। - मॉडल संगतता: RealESRGAN_x2plus और SPAN जैसे सुपर-रिज़ॉल्यूशन मॉडल के लिए मान्य समर्थन। - टूलिंग: PyTorch चेकपॉइंट्स को ONNX में एक्सपोर्ट करने, स्टैटिक TensorRT इंजन तैयार करने और संगतता जांच करने के लिए उपयोगिताओं का समावेश। - प्रदर्शन: NVIDIA RTX 3090 और 4090 GPUs पर एंड-टू-एंड FPS और संसाधन दक्षता में मापे गए थ्रूपुट लाभ।