1、前言 在上个博客介绍了yolo&tensorrt多线程推理代码,成功运行infe代码之后,本文将继续学习实现代码,主要学习单张图片推理的内容,对应的代码为 src/main.cpp中的single_inference函数 yolo&tensorrt项目代码:https://github.com/shouxieai/infer第一部分代码:https://blog.csdn.net/weixin_42108183/article/details/1...
TensorRT-YOLO 6.0引入了创新的多Context共享引擎机制，允许多个线程共享同一个Engine进行推理，最大化硬...
c=socket(AF_INET,SOCK_STREAM) #套接字对象一定要加到函数内,即局部名称空间内,放在函数外则被所有线程共享,则大家公用一个套接字对象,那么客户端端口永远一样了 c.connect((server_ip,port)) count=0 while True: c.send(('%s say hello %s' %(threading.current_thread().getName(),count)).encode...
第一步:离线数据集的获取和网络的训练 基于本章所述的数据集制作过程进行数据集的制作,建立好深度预警网,在完整的图像上进行训练,使用多尺度的训练,大量的数据扩充,批处理标准化,使用Keras深度学习框架来训练和测试。在训练过程中,使用二元交叉熵损失进行分类预测。损失函数由坐标误差、IOU误差以及分类误差三部分组成,...
--threads 启用多线程以独立线程驱动引擎或加速重新配置(默认禁用)。 --useCudaGraph 使用CUDA 图捕获引擎执行,然后启动推理(默认禁用)。此标志可能在图捕获失败时被忽略。 --timeDeserialize 计时反序列化网络所需的时间并退出。 --timeRefit 计时重新配置引擎前所需的时间。 --separateProfileRun 在基准测试运行中...
为了更好的帮助工业用户解决落地最后的一公里问题飞桨联合产业用户基于windows系统提供了工业级的部署demo支持图像分类目标检测实例分割和语义分割模型的部署并提供了一键的tensorrt加速方式极大的提升了部署的效率同时支持多线程推理的方式满足了用户多视频输入预测的需求 TensorRT加速、多线程部署,打通工业高性能部署最后一公里...
yolo_trt 解决多线程中trt报错的问题 Jun 8, 2023 .gitignore 修改为支持trt7 Jun 4, 2023 README.md fix May 12, 2023 README_CN.md clean up Nov 29, 2022 export.py 修改为支持trt7 Jun 4, 2023 image_batch.py Update image_batch.py Sep 1, 2022 setup.py 修改包名,增加setup.py,方便部署 ...
多线程推理中的模型克隆 TensorRT-YOLO 允许多个线程共享一个 engine 进行推理。一个 engine 可以支持多个 context 同时使用,这意味着多个线程可以共享同一份模型权重和参数,而仅在内存或显存中保留一份副本。因此,尽管复制了多个对象,但模型的内存占用并不会线性增加。 TensorRT-YOLO 提供了以下接口用于模型克隆(以 De...
在CPU上实现exmaple 2. 效率一样也有提升,因为cpu上的cv::split里面用了多线程,还有块处理的方式,也比直接一个一个遍历要快 OpenCV里面的DNN模块也有个函数blobfromImage()可以在cpu转换,不过不够灵活 Ref: [1]https://www.dotndash.net/2023/03/09/using-tensorrt-with-opencv-cuda.html#use-tensorrt-c-ap...
在深度学习产业落地过程中,我们经常能听到一种说法——模型部署是打通AI应用的最后一公里!想要走通这一公里,看似简单,但是真正实践起来却困难重重:显卡利用率低、内存溢出、多线程调度奔溃、TensorRT加速算子不支持等等问题一直是深度学习模型最后部署的老大难问题。