在models/common.py中修改, 基于PaddleAPI实现PaddleLite不支持的算子silu: 修改原后处理逻辑 生成NB文件 Adb shell运行 安裝Adb软件(以ubuntu为例) 关键代码 模型加载: 数据输入预处理 后处理代码 打开日志调试 运行Yolov5n推理 部署到Anroid手机 启动Android部署到到手机上 基于裁剪的模型进行部署 adb shell运行 写...
paddle_lite_opt--model_file=./simple_net.pdmodel--param_file=simple_net.pdiparams--optimize_out_type=naive_buffer--optimize_out=./yolov5n_cpu--valid_targets=arm#gpu!paddle_lite_opt--model_file=./simple_net.pdmodel--param_file=simple_net.pdiparams--optimize_out_type=naive_buffer--optim...
1)Paddle Lite 版本:/release/v2.12 2)Host 环境:ARM V8 模型信息 1)yolov5_s_300e_coco 2) 复现信息: 1.下载模型:使用paddleyoloREADME中的脚本 2.模型转换:使用命令 ./opt --model_file=/yolov5_n_300e_coco/modify_model/model.pdmodel --param_file=/yolov5_n_300e_coco/modify_model/model.p...
可以尝试使用 release note 最新的 2.14-rc opt 工具和 Paddle Lite 库试试哈~ https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases python tools/export_model.py -c configs/yolov5/yolov5_n_300e_coco.yml -o weights=output/yolov5_n_300e_coco/yolov5_n_300e_coco.pdparams --output_dir=output...
GitHub 任务提交链接: https:///PaddlePaddle/Paddle-Lite-Demo/pull/237 基于之前项目的后续开发 链接: https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3452279 导出nb文件 基于之前的项目稍微做了调整,代码已上传至GitHub: https:///thunder95/yolov5_paddle_prune ...
PP-YOLO参数说明 模型开发 新增检测模型 二次开发 目标检测 关键点检测 多目标跟踪 行为识别 属性识别 部署推理 模型导出教程 模型压缩 剪裁/量化/蒸馏教程 Paddle Inference部署 Python端推理部署 C++端推理部署 Paddle Lite部署 Paddle Serving部署 ONNX模型导出 ...
对比可以看出原yolov3_mobilenet_v3检测还是很慢的 下面是关于模型的压缩方法 1.根据自己环境安装paddleslim 参考连接:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/0.3/slim !pip install paddleslim==1.1.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 注意需要对应自身的版本 In [9] !pip...
1) 量化压缩后的 output/ONNX/quant_model.onnx 28M (这里为啥这么大?,应该是存的fp32的数据) 2)paddleSlim 自动化压缩工具采用的是非结构化剪枝 待验证 Q1: 自动化量化压缩后, 导出的onnx是否能转换成ncnn进行推理? Q2: yolov5 用paddleLite 和 fastDeploy, ncnn做移动端部署各自的效率对比?
在本项目中,考虑识酒功能需要在移动端APP上部署,因此我们采用了参数量和计算量较少的MobileNetV2模型。同时采用飞桨轻量化推理引擎Paddle Lite实现移动端轻量化部署和高效预测,最终在测试数据上达到了超过97%的识别准确率。 案例实现过程详尽回放 1. 数据集收集...
Paddle-Lite-Demo Paddle-Lite 提供了多个应用场景的 demo,并支持 Android、iOS 和 ArmLinux 三个平台: 图像分类 基于mobilenet_v1 模型 Android 示例 iOS 示例 ArmLinux 示例 目标检测 基于ssd_mobilenetv1 模型 Android 示例 iOS 示例 基于yolov3_mobilenet_v3 模型 Android 示例 iOS 示例 基于yolov5 模...