--save_file ./output_inference/rtdetr_r50vd_6x_coco/rtdetr_r50vd_6x_coco.onnx 此处我们仅以 ONNXRUNTIME 进行演示,对于想部署到 TensorRT 平台的可直接参考 PaddleDetection 官方提供的转换脚本,部署流程都差不多,只需要按照此工程写好预处理和后处理即可。 使用onnxsim 简化输出并用 netron 打开检查下:...
值得注意的是，需要运行两次上述指令。第一次运行会收集模型信息并保存 dynamic_shape.txt，用于构建 TensorRT 加速引擎，之后运行会直接加载该文件进行实际预测。最终测试的量化模型的效果如下表所示：-上表测试环境:Tesla T4，TensorRT 8.6.0，CUDA 11.7，batch_size=1 -上表测试环境:A10，TensorRT 8.6.0，CUDA...
顺便宣传一下我的 YOLOv8-TensorRT 部署仓库:
注:上记表格测试使用Paddle Inference启动TensorRT,由包含D2H选取贝时延,和论文FP16 FPS相比较策略慢 RT-DETR 模型快速启动 RT-DETR在一群YOLO模型中脱颖而出,成为新的SOTA,它的效果如下图所示。 为了更方便开发者体验 RT-DETR 的效果,快速跑通从数据校验,模型训练开发到部署的全流程,飞桨在 AI Studio 全新上线...
注:上述表格测试使用 Paddle Inference 开启 TensorRT,由于包含 D2H 拷贝时延,和论文 FP16 FPS 相比略慢。 传送门 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/tree/develop/example/auto_compression/detection 1. RT-DETR 模型快速开始 RT-DETR 在一众 YOLO 模型中脱颖而出,成为新 SOTA,它的效果如下图所示。
上记表格测试使用Paddle Inference启动TensorRT,由包含D2H选取贝时延,和论文FP16 FPS相比较策略慢 RT-DETR 模型快速启动 RT-DETR在一群YOLO模型中脱颖而出,成为新的SOTA,它的效果如下图所示。 为了更方便开发者体验 RT-DETR 的效果,快速跑通从数据校验,模型训练开发到部署的全流程,飞桨在 AI Studio 全新上线了 ...
注:上述表格测试使用 Paddle Inference 开启 TensorRT,由于包含 D2H 拷贝时延,和论文 FP16 FPS 相比略慢。 传送门 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/tree/develop/example/auto_compression/detection RT-DETR 模型快速开始RT-DETR 在一众 YOLO 模型中脱颖而出,成为新 SOTA,它的效果如下图所示。
上述表格测试使用 Paddle Inference 开启 TensorRT,由于包含 D2H 拷贝时延,和论文 FP16 FPS 相比略慢。 RT-DETR 模型快速开始 RT-DETR 在一众 YOLO 模型中脱颖而出,成为新 SOTA,它的效果如下图所示。 为了更方便开发者体验 RT-DETR 的效果,快速跑通从数据校验,模型训练开发到部署的全流程,飞桨在 AI Studio ...
此处我们仅以 ONNXRUNTIME 进行演示,对于想部署到 TensorRT 平台的可直接参考 PaddleDetection 官方提供的转换脚本,部署流程都差不多,只需要按照此工程写好预处理和后处理即可。 使用onnxsim 简化输出并用 netron 打开检查下: pip install netron pip3 install -U pip && pip3 install onnxsim ...
模型(批量大小为64)在ONNX [2]中部署,并由TensorRT [3]执行。 单指标评估。我们在表2中展示了比较结果,包括视觉变换器和CNNs上最近和代表性的工作。没有公开模型或与移动设备不兼容的工作[6, 82, 51]不包含在表[2。EfficientFormerV2系列在单一指标上取得了最佳结果,即参数数量或延迟。对于模型大小,Efficient...