1、我们使用的是pytorch框架的yolo模型,在使用vitis-ai量化前根据指导手册,要安装vai_q_pytorch,但是需要注意,我们在安装过程中一直在报错,如下图。 上图中几个package一直无法下载,一开始根据下方报错,以为是代理问题,我们尝试寻找代理服务器去下载,发现还是这几个包无法正常下载。 仔细观察了无法下载的几个package,...
由于yolov5的6.0版本激活函数已经被是SiLU函数了,而该DPU是不支持该激活函数的,在Vitis-AI的定制OP功能中应该可以实现SiLU函数,但是我还没有摸索清楚,所以这里将模型中的SiLU激活函数替换回了老版本yolov5模型的LeakyReLU函数。具体需要修改的文件为common.py和experimental.py文件,作如下修改。我一共修改了3处激活函数...
和上一篇帖子一样,使用Vitis-AI之前需要先准备好KV260套件和写入DPU镜像的SD卡,具体可以参考上一篇帖子中的第二章“部署DPU镜像到KV260”:【KV260视觉入门套件试用体验】部署DPU镜像并运行Vitis AI图像分类示例程序 2.3 编译YOLOX视频目标检测示例程序 KV260使用DPU镜像的SD卡启动后,跳转到Vitis-AI/目录下,可以看到...
二十四梦创建的收藏夹二十四梦内容:部署自训练yolov3模型到Vitis-AI环境开发板 全流程讲解,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
之前本来想要做基于ZCU106的Vitis-AI开发,但是官方对106缺少相关文档说明,而我需要移植的yolov5模型需要使用Vitis-AI的2.0往后的版本来支持更新的pytorch版本,相对应的也需要更新Vitis等工具的版本,所以在缺少参考资料的情况下我选择找实验室换成了ZCU102开发板先把基本流程走一遍,这篇博客就记录了我移植yolov5模型的...
Vitis-AI量化编译Yolov5并部署至ZCU104（Pytorch框架）在使用Vitis-AI过程中，我们遇到了一些坑。首先，我们使用的是pytorch框架的yolo模型。在进行Vitis-AI量化前，根据指导手册，需要安装vai_q_pytorch。然而，安装过程中遇到了报错。仔细观察发现，无法下载的几个package版本号均为2.5.0，而官方提供的...
5 changes: 4 additions & 1 deletion 5 Quantizing-Compiling-Yolov5-Hackster-Tutorial/README.md Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -9,6 +9,9 @@ LogicTronix is just sharing the changes needed in network level , and Vitis AI Q This repo is also github source re...
此版本的 Vitis AI Library 包含以下关键功能特性与增强功能: 全新模型库:支持下列新模型库:OCR、Textmountain 检测、车辆分类、OFA_YOLO 检测、EfficientDet_D2、Movenet 检测。 全新模型支持:添加 11 个全新 PyTorch 模型、添加 5 个全新 TensorFlow 模型、添加 1 个全新 TensorFlow2 模型。
I am trying to load and quantize the YOLOv5 model, using the following code: `device = torch.device('cpu') model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5n', pretrained=True) rand_in = torch.randn(1, 3, 640, 640) quantizer = torch_q...
Vitis AI Library v2.5 版本说明 本节包含有关 Vitis™ AI Library 2.5 版本的功能特性和更新的信息。 关键功能特性与增强功能 此版本的 Vitis AI Library 包含以下关键功能特性与增强功能: 全新模型库:支持下列新模型库:OCR、Textmountain 检测、车辆分类、OFA_YOLO 检测、EfficientDet_D2、Movenet 检测。