("./config.yaml") cfg.MODEL.WEIGHTS = "./output/model_final.pth" # 替换为你训练好的模型路径 cfg.MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST = 0.5 # 设置置信度阈值 # 构建模型 model = build_model(cfg) DetectionCheckpointer(model).load(cfg.MODEL.WEIGHTS) model.eval() # 打开摄像头或视频流 cap ...
pytorch 模型通过onnx转caffe2,下载libtorch并完成转换。 Copy conda install protobuf numpy pip install onnx ./caffe2_converter.py --config-file ../configs/COCO-Keypoints/keypoint_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml --output ./caffe2_model_gpu MODEL.WEIGHTS ../output/model_final.pth MODEL.DEVICE cuda ...
部署: 转caffe2/onnx，量化，小模型等，都不是我们在做. 做的组有开源一部分的计划，可能要一两个...
pip install onnx ./caffe2_converter.py --config-file ../configs/COCO-Keypoints/keypoint_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml --output ./caffe2_model_gpu MODEL.WEIGHTS ../output/model_final.pth MODEL.DEVICE cuda cmake -DCMAKE_PREFIX_PATH=/home/jiajie/pytorch/libtorch ..make ./build/caffe2_...
本文介绍如何构造自己的类coco数据集,并用detectron2来训练并预测。实际上detectron2出来已经有几天了。但这个框架个人感觉离真正工业使用还有点距离,首先第一点是不好部署,其次是相关的其他模型导出支持比较差,比如不支持onnx,同时即便是导出的onnx模型也很难用上一些加速框架进行加速,比如不支持TensorRT。但如果你不...
wget https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth -O r50.pth # run the conversion ./convert-torchvision-to-d2.py r50.pth r50.pkl # Then, use r50.pkl with the following changes in config: MODEL: WEIGHTS: "/path/to/r50.pkl" PIXEL_MEAN: [123.675, 116.280,...
本文介绍如何构造自己的类coco数据集,并用detectron2来训练并预测。实际上detectron2出来已经有几天了。但这个框架个人感觉离真正工业使用还有点距离,首先第一点是不好部署,其次是相关的其他模型导出支持比较差,比如不支持onnx,同时即便是导出的onnx模型也很难用上一些加速框架进行加速,比如不支持TensorRT。但如果你不...
这里要注意修改一下Detectron2的配置文件config.yaml, MODEL.WEIGHTS=./output/model_final.pth(路径自行更改) 部署 Torch Vision的编译 torchvision下载源码后需要编译,本文采用CMake+VS2022的方式编译,参考3为torchvision的编译提供了非常重要的指导。 由于trochvision需要用到python的包,于是为了将python环境或者包编译...
Tensorflow Object Detection:Google出品,基于TensorFlow 1.x; 每个开源项目都包含了R-CNN系列(Faster R-CNN和Mask R-CNN等)的实现,当然大家都有自己独特的优势,这里不做讨论。今天要介绍的FAIR新出品的detectron2,这个新的项目是maskrcnn-benchmark的替代者,detectron2的优势主要体现在以下三点: ...
("./config.yaml") cfg.MODEL.WEIGHTS = "./output/model_final.pth" # 替换为你训练好的模型路径 cfg.MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST = 0.5 # 设置置信度阈值 # 构建模型 model = build_model(cfg) DetectionCheckpointer(model).load(cfg.MODEL.WEIGHTS) model.eval() # 打开摄像头或视频流 cap ...