File".\mmdeploy\demo\python\object_detection.py", line 5,in<module>from mmdeploy_runtime import Detector ModuleNotFoundError: No module named'mmdeploy_runtime' D:\project\mmdeploy\build\lib\Releasecontains mmde
|---onnxruntime_run_options_config_keys.h |---onnxruntime_session_options_config_keys.h |---provider_options.h |---lib |---onnxruntime.dll |---onnxruntime.lib |---onnxruntime.pdb |---onnxruntime_providers_shared.dll 查看readme.md文档,就会发现,我们需要进一步根据提示:①安装ope...
MMDeploy是一个开源的模型部署工具,它支持将多种深度学习模型(如PyTorch、TensorFlow等)转换为适用于不同推理引擎(如TensorRT、ONNX Runtime等)的格式,并提供C++/Python等语言的SDK,以便在不同平台上进行高效的模型推理。 2. 学习mmdeploy的C++ API及其使用方法 MMDeploy的C++ API主要包括模型加载、预处理、推理和后...
from mmdeploy_python import Detector import os import cv2 import time coco_category = ['person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane', 'bus', 'train', 'truck', 'boat', 'traffic light', 'fire hydrant', 'stop sign', 'parking meter', 'bench', 'bird', 'cat', 'dog', 'ho...
import math import cv2 from mmdeploy_runtime import Detector def main(): img = cv2.imread('/home/a/mmdeploy/demo/resources/1.png') detector = Detector( model_path='/home/a/mmdeploy/work_dirs/rtmdetins-s-onnx', device_name='cpu', device_id=0) bboxes, labels, masks = detector(...
imread(image_path) detector = mmdeploy_python.Detector(sdk_model_path, device_name, device_id) result = detector([img]) print(result) 除了上面典型的应用,大家也可以基于 MMDeploy 开发新的模块或者组件。比如,某个新算法的模型导出、推理引擎组件、算法的后处理模块、SDK Model 其他文件格式的读取模块...
(model_path);// 2. 创建预测器mmdeploy::Detectordetector(model, mmdeploy::Device{device_name, device_id});// 3. 读取图像cv::Mat img = cv::imread(image_path);// 4. 应用预测器推理autodets = detector.Apply(img);// 5. 处理推理结果: 此处我们选择可视化推理结果for(inti =0; i < dets...
需要提醒的是,各段模型起始点start和终止点end是由多个标记节点Mark组成,例如'detector_forward:input'代表detector_forward标记处输入所产生的标记节点。配置文件具体内容参考如下代码: _base_ = ['./detection_onnxruntime_static.py'] onnx_config = dict(input_shape=[608, 608]) partition_config = dict(...
frommmdeploy_runtimeimportDetectorimportcv2# 读取图片img=cv2.imread('mmdetection/demo/demo.jpg')# 创建检测器detector=Detector(model_path='mmdeploy_models/faster-rcnn',device_name='cuda',device_id=0)# 执行推理bboxes,labels,_=detector(img)# 使用阈值过滤推理结果,并绘制到原图中indices=[iforiin...
MMDeploy 转出的后端模型,您可以直接使用后端 API 进行推理。不过,因为 MMDeploy 拥有 TensorRT、ONNX Runtime 等自定义算子, 您需要先加载对应的自定义算子库,然后再使用后端 API。使用推理 SDK您也可以使用 MMDeploy SDK 进行推理。以上文中转出的 Faster R-CNN TensorRT 模型为例,接下来的章节将介绍如何使用 ...