前面的文章(飞桨paddlespeech语音唤醒推理C浮点实现)讲了飞桨paddlespeech语音唤醒推理的C浮点实现。但是嵌入式设备通常CPU频率低和memory小,在嵌入式设备上要想流畅的运行语音唤醒功能,通常用的是定点实现。于是我就在浮点实现(把卷积层和相应的batchNormal层合并成一个卷积层)的基础上做了定点实现。需要说明的是目前完...
本节主要讲解下本地部署,具体是在windows平台上使用C++语言,CPU版本的paddleinference推理库,并最终生成.exe可执行文件的方式完成部署任务。 1. 前置条件 windows10 visual studio 2019 社区版 CMake 3.0+ (下载地址) python3.7 opencv3.4.6 paddleinference2.3.0 (CPU版本) 补充:由于这里使用CPU进行模型推理,故不...
# 导出推理模型(V2) python tools/export_model.py -c configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml \ -o Global.pretrained_model="ch_PP-OCRv2_det_distill_train/best_accuracy" \ Global.save_inference_dir="./my_model" 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 文字检测模型推理 CMD 进...
将推理保存的/home/aistudio/work/data/result.csv文件在比赛苹果品牌Logo识别进行提交
%cd /home/aistudio/PaddleClas/deploy !python python/predict_cls.py \ -c configs/inference_cls.yaml 使用ResNet50模型进行推理，可以对照文件名和推理的结果来判断预测是否正确。对于ResNet模型，可以统计出75张图片，有5张预测错误。我们将分类错误的图片单独拿出来分析，直观地分析错误的原因，便于改进。im...
使用ResNet50模型推理及可视化 使用以下指令实现ResNet50模型的推理: %cd/home/aistudio/PaddleClas/deploy!python python/predict_cls.py \-c configs/inference_cls.yaml 使用ResNet50模型进行推理,可以对照文件名和推理的结果来判断预测是否正确。对于ResNet模型,可以统计出75张图片,有5张预测错误。我们将分类错误...
YOLOv3大幅增强,精度提升4.3%,训练提速40%,推理提速21% 在基于COCO数据集的测试中,骨干网络DarkNet作者在其论文中所使用的YOLOv3模型的验证精度mAP为33.0%,而飞桨在之前版本中曾经发布过基于DarkNet53的YOLOv3模型,该模型的验证精度为mAP 38.9%。飞桨又做了如下改进,使得验证精度mAP再次提高到43.2%,并且推理速度提升...
下载推理库paddle_inference 下载安装预测库 下载后解压即可,找个地方摆好备用。 编译 编译的时候找到PaddleDetection库下的 \PaddleDetection\deploy\cpp 目录 使用CMake GUI打开这个文件夹,会有很多地方爆红,按照文档中给定的要求填就可以了 由于我这里没有用CUDA,所以只用填OPencv_dir和paddle_dir即可,如果你不想每...
From Recognition to Cognition: Visual Commonsense Reasoning(r2c基于Paddle复现) 一、简介 本项目基于paddle复现From Recognition to Cognition: Visual Commonsense Reasoning中所提出的r2c模型,该模型用于解决视觉常识推理(Visual Commonsense Reasoning)任务,即给模型一个图像、一些对象、一个问题,四个答案和四个原因,模...
这个项目实际上是在Paddle Lite的C++ Demo上套了一层壳,我们最需要关注的是怎么将N-API和C的对象互相转换,在Node.js的官方文档中给出了非常多的函数和解释,在此基础上做转换即可。这里给出一些函数的解释: napidefineproperties - 定义资源 napigetcb_info - 获取调用的信息 ...