以笔者经验为例,使用RT-DETR的pytorch源码中给出的基于ResNet-18的模型为例,在笔者的4060显卡上的推理速度(FP32,batch size=1)为25 FPS左右(直接使用pytorch做推理,不做各种加速),而YOLOv8-S在同等条件下的FPS则在80 FPS左右。当然,这个差距可能是pytorch框架对于当下的attention操作的实现还不够好,硬件对其优化...
我们将batch_size固定为1,裁减掉不需要使用到的算子: python-mpaddle2onnx.optimize--input_modelrtdetr_hgnetv2_l_6x_coco.onnx--output_modelrtdetr_hgnetv2_l_6x_coco_sim.onnx--input_shape_dict"{'image':[1,3,640,640]} 使用简化后的onnx模型进行推理: importonnxruntimeasrt importcv2 importn...
对于回归损失,则采用和DETR系列一直的xywh形式的L1损失和GIoU损失,就不做介绍了。 四、训练策略 4.1 训练配置 这里我们直接罗列出RT-DETR的训练配置,参考自官方的项目代码(现在的论文是真的越来越不详细地罗列出训练配置了,感觉这不是好现象): batch size为16,采用4卡的DDP配置,每张卡分配4张图; optimizer为AdamW...
RT-DETR 模型是飞桨目标检测套件 PaddleDetection 最新发布的 SOTA 目标检测模型。其是一种基于 DETR 架构的端到端目标检测器,在速度和精度上均取得了 SOTA 性能。在实际部署中,为了追求“更准、更小、更快”的效率能力,本文使用飞桨模型压缩工具 PaddleSlim 中的自动压缩工具(ACT, Auto Compression Toolkit)将针对...
-上表测试环境:A10，TensorRT 8.6.0，CUDA 11.6，batch_size=1-mAP的指标均在COCO val2017数据集中评测得到，IoU=0.5:0.95 ⭐Star收藏⭐ 这么好的项目，欢迎大家点 star 鼓励并前来体验！https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim 05 总结与展望 本文对 RT-DETR 检测模型进行了量化压缩的全流程实践...
-上表测试环境:A10，TensorRT 8.6.0，CUDA 11.6，batch_size=1 -mAP的指标均在COCO val2017数据集中评测得到，IoU=0.5:0.95 ⭐Star收藏⭐ 这么好的项目，欢迎大家点star鼓励并前来体验！https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim 总结与展望 本文对 RT-DETR 检测模型进行了量化压缩的全流程实践，在极...
7. batch_size: 1 8. shuffle: false 9. drop_last: false 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 定义量化配置文件 定义量化训练的配置文件,Distillation 表示蒸馏参数配置,QuantAware 表示量化参数配置,TrainConfig 表示训练时的训练轮数、优化器等设置。
7.batch_size: 1 8.shuffle:false 9.drop_last:false 定义量化配置文件 定义量化训练的配置文件,Distillation 表示蒸馏参数配置,QuantAware 表示量化参数配置,TrainConfig 表示训练时的训练轮数、优化器等设置。具体超参的设置可以参考ACT 超参设置文档:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/example...
我们将batch_size固定为1,裁减掉不需要使用到的算子: python -m paddle2onnx.optimize --input_model rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco.onnx --output_model rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco_sim.onnx --input_shape_dict "{'image':[1,3,640,640]} ...
现在你有了你的模型(在rtdetrv2_pytorch目录中的model.onnx文件)。你可以进入运行模型部分。 将YOLO-NAS导出到ONNX 与模型的GitHub页面上的其他模型相比,YOLO-NAS模型 为了导出YOLO-NAS模型,你需要安装super_gradients库,然后运行以下Python代码。模型变体是YOLO_NAS_S、YOLO_NAS_M、YOLO_NAS_L。