Vitis-AI 量化编译Yolov5并部署至ZCU104(Pytorch框架) Vitis-AI使用记录: (记录一下使用vitis-ai过程中遇到的坑) 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...
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，而官方提供的最...
Thank You. From: Zachary ***@***.***> Sent: Monday, 3 July 2023 11:19 pm To: ***@***.***> Cc: Zi ***@***.***>; ***@***.***> Subject: Re: [Xilinx/Vitis-AI] YOLOv5 Quantization (Issue #1252) @zijian98<https://github.com/zijian98> I got this same error when...
**You can visit Hackster.io for detail steps performed in Yolov5 pytorch quantization and compilation!** , RefineDet, and more. Users have the flexibility to choose the most suitable hardware platform for their target AI applications within the same set of algorithm ...
ai::OFAYOLO vitis::ai::OpenPose vitis::ai::PlateDetect vitis::ai::PlateNum vitis::ai::PointPainting vitis::ai::PointPillars vitis::ai::PointPillarsNuscenes vitis::ai::PointPillarsNuscenesPostProcess vitis::ai::PolypSegmentation vitis::ai::PoseDetect vitis::ai::Rcan vitis::ai::RefineDet ...
YOLOv5 检测 BEVDet 检测 cFlownet 3D U-Net 分割 YOLOv6 检测 YOLOv7 检测 YOLOv8 检测 2DUnet 模型样本 模型准确度测试 编程示例 Vitis AI API_0 开发 Vitis AI API_1 开发 利用用户模型和 AI Library API_2 进行开发 利用Vitis AI API_3 (Graph Runner) 开发 使用ONNX Run...
此基本类用于检测 CULane 数据集的车道线。 输入为图像 (cv:Mat)。 输出是检测结果的结构体,名为 UltraFastResult 。 代码样本: Mat img = cv::imread("sample_ultrafast.jpg"); auto ultrafast = vitis::ai::UltraFast::create("ultrafast_pt",true); auto results = ult
YOLOv5 检测 BEVDet 检测 cFlownet 3D U-Net 分割 YOLOv6 检测 YOLOv7 检测 YOLOv8 检测 2DUnet 模型样本 模型准确度测试 编程示例 Vitis AI API_0 开发 Vitis AI API_1 开发 利用用户模型和 AI Library API_2 进行开发 利用Vitis AI API_3 (Graph Runner) 开发 使用ONNX Run...