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...
在N 卡上用 TensorRT 来部署 DETR 应该会是很多朋友会遇到的任务,我之前分享过一个项目分享就是关于用 TensorRT 来部署 DETR,部署方法主要借助 yolov7_d2 仓库中一些工具,整理了项目代码和一些一键执行的脚本,配合本文中的实战步骤进行介绍,尽可能让大家踩更加少的坑获得跟我一样的效果。包括了 onnx 导出、onn...
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...
根据PaddleDetection给出的模型性能对比,各模型结构和骨干网络的代表模型在COCO数据集上精度mAP和T4 TensorRT FP16上预测速度(FPS)对比图如下: ModelEpochbackboneinput shapeAPvalAP^{val}APvalAP50valAP^{val}_{50}AP50valParams(M)FLOPs(G)T4 TensorRT FP16(FPS) RT-DETR-R50 6x ResNet-50 640 53.1 71.3 ...
BEV感知、毫米波雷达视觉融合、多传感器标定、多传感器融合、多模态3D目标检测、车道线检测、轨迹预测、在线高精地图、世界模型、点云3D目标检测、目标跟踪、Occupancy、cuda与TensorRT模型部署、大模型与自动驾驶、Nerf、语义分割、自动驾驶仿真、传感器部署、决策规划、轨迹预测等多个方向学习视频(扫码即可学习) ...
py --model_dir=output_inference/${job_name}--image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --device=GPU#6.部署测速,加“--run_mode=trt_fp16” 表示在TensorRT FP16模式下测速,注意如需用到 trt_fp16 则必须为加 trt=True 导出的模型CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_...
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。 点击...
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。
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。 点击...
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 ...