CenterNet COCO TensorRT 32 FP16/INT8 PTQ entropyper-tensor mAP: 0.285 1889.0 (x3.97) 17 (x0.29) 6453 (x0.78) RTX 3090 Clone git clone git@github.com:DerryHub/BEVFormer_tensorrt.git cd BEVFormer_tensorrt PROJECT_DIR=$(pwd) Data Preparation MS COCO (For 2D Detection) Download the COCO ...
https://github.com/DerryHub/BEVFormer_tensorrt/blob/303d3140c14016047c07f9db73312af364f0dd7c/det2trt/models/modules/encoder.py#L256C10-L258C84 bev_mask = (1 - (1 - bev_mask).prod(0)).view(6, -1, 1) bev_mask = bev_mask / torch.clamp(bev_m...
gitclone git@github.com:DerryHub/BEVFormer_tensorrt.gitcdBEVFormer_tensorrt 构建Docker镜像: dockerbuild -t trt85 -f docker/Dockerfile. 运行Docker容器: dockerrun -it --gpus all -v${PROJECT_DIR}:/workspace/BEVFormer_tensorrt/\-v /path/to/can_bus:/workspace/BEVFormer_tensorrt/data/can_bus\...
GitHub - DerryHub/BEVFormer_tensorrt: BEVFormer inference on TensorRT, including INT8 Quantization and Custom TensorRT Plugins (float/half/half2/int8).
PAI-Blade遵循易用性,鲁棒性和高性能为原则,将模型的部署优化进行高度封装,设计了统一简单的API,在完成Blade环境安装后,用户可以在不了解ONNX、TensorRT、编译优化等技术细节的条件下,通过简单的代码调用方便的实现对模型的高性能部署。更多PAI-Blade相关技术介绍可以参考 [PAI-Blade介绍]。 PAI-EasyCV中对Blade进行了...
PAI-Blade遵循易用性,鲁棒性和高性能为原则,将模型的部署优化进行高度封装,设计了统一简单的API,在完成Blade环境安装后,用户可以在不了解ONNX、TensorRT、编译优化等技术细节的条件下,通过简单的代码调用方便的实现对模型的高性能部署。更多PAI-Blade相关技术介绍可以参考 [PAI-Blade介绍]。
PAI-Blade遵循易用性,鲁棒性和高性能为原则,将模型的部署优化进行高度封装,设计了统一简单的API,在完成Blade环境安装后,用户可以在不了解ONNX、TensorRT、编译优化等技术细节的条件下,通过简单的代码调用方便的实现对模型的高性能部署。更多PAI-Blade相关技术介绍可以参考[PAI-Blade介绍]。
PAI-Blade遵循易用性,鲁棒性和高性能为原则,将模型的部署优化进行高度封装,设计了统一简单的API,在完成Blade环境安装后,用户可以在不了解ONNX、TensorRT、编译优化等技术细节的条件下,通过简单的代码调用方便的实现对模型的高性能部署。更多PAI-Blade相关技术介绍可以参考 [PAI-Blade介绍]。
PAI-Blade遵循易用性,鲁棒性和高性能为原则,将模型的部署优化进行高度封装,设计了统一简单的API,在完成Blade环境安装后,用户可以在不了解ONNX、TensorRT、编译优化等技术细节的条件下,通过简单的代码调用方便的实现对模型的高性能部署。更多PAI-Blade相关技术介绍可以参考 [PAI-Blade介绍]。
PAI-Blade遵循易用性,鲁棒性和高性能为原则,将模型的部署优化进行高度封装,设计了统一简单的API,在完成Blade环境安装后,用户可以在不了解ONNX、TensorRT、编译优化等技术细节的条件下,通过简单的代码调用方便的实现对模型的高性能部署。更多PAI-Blade相关技术介绍可以参考[PAI-Blade介绍]。