python ${MMDEPLOY_DIR}/tools/deploy.py \ ${MMDEPLOY_DIR}/configs/mmdet/detection/detection_tensorrt_dynamic-320x320-1344x1344.py \ ${MMDET_DIR}/configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py \ ${MMDET_DIR}/checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth \ ${...
4.编译 MMDeploy cd${MMDEPLOY_DIR}# 编译 MMDeploy 库mkdir-pbuild&&cdbuildcmake..-DCMAKE_CXX_COMPILER=g++-7-DMMDEPLOY_BUILD_SDK=ON-DMMDEPLOY_TARGET_DEVICES="cpu;cuda"-DMMDEPLOY_TARGET_BACKENDS="trt"\-DMMDEPLOY_CODEBASES=all\-DMMDEPLOY_BUILD_SDK_PYTHON_API=ON\-Dpplcv_DIR=/tmp/ppl...
cmake configs csrc demo docker docs cppapi en zh_cn 01-how-to-build 02-how-to-run 03-benchmark 04-supported-codebases 05-supported-backends 06-custom-ops 07-developer-guide _static appendix experimental sdk_usage c classifier.rst common.rst detector.rst executor.rst model.rst pipeline.rst ...
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出现“no module named 'mmdeploy'”错误通常意味着Python环境中缺少名为mmdeploy的模块。要解决这个问题,你可以按照以下步骤操作: 确认模块名称: 确保你输入的模块名称正确,没有拼写错误或大小写错误。 安装缺失的模块: 使用pip(Python的包管理器)来安装mmdeploy模块。打开终端或命令提示符,然后输入以下命令: bash ...
在转换完成后,您既可以使用 Model Converter 进行推理,也可以使用 Inference SDK。前者使用 Python 开发,后者主要使用 C/C++ 开发。使用Model Converter 的推理 APIModel Converter 屏蔽了推理后端接口的差异,对其推理 API 进行了统一封装,接口名称为 inference_model。
mmdeploy模型推理旨在高效实现模型从训练到部署的转换 。 它能助力多种模型在不同硬件平台快速且精准地运行 。支持众多深度学习框架模型的推理部署 。可为计算机视觉任务提供强大的模型推理支持 。可极大提升目标检测模型的推理速度 。在语义分割模型推理上有出色的性能表现 。能有效降低模型推理时所消耗的资源 。为实时...
在尝试使用mmdeploy部署rtmdet ins进行实例分割时，发现网上资源较少，github的问题也有不少未解决，只得自己动手，留作档案。构建时需严格遵循源代码构建流程，从下载到构建，避免第三方库问题。ppl.cv不支持cuda12，构建时需在cuda.cmake中设置与自己显卡对应的flag。使用了最新版的tensorrt和cudnn，版本...
在mmdeploy目录中，通过cmake命令编译SDK，并确保环境变量配置正确。尝试脚本编译，执行bash ./tools/scripts/ubuntu_cross_build_rknn.sh rk3588脚本。编译结果在./build_rknpu2/install目录下。将三个目录传输至Rock5a开发板，通过命令行操作完成文件传输。在开发板上执行./bin/image_classification cpu ...
e10a1b7 Dec 21, 2021 Git stats History Files Failed to load latest commit information. Type Name Latest commit message Commit time . . MMDeployConfig.cmake.in common.cmake cuda.cmake deps.cmake opencv.cmake tensorrt.cmake Footer...