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,...
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...
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...
The model should be loaded using the source code of the "ultratics/yolov5" project, and cannot be loaded using the "torch. hub. load" method; You also need to modify the 'forward' function in the yolo. py script: def forward(self, x): for i in range(self.nl): x[i] = self.m...
This repo is also github source repo of Hackster.io tutorial: https://www.hackster.io/LogicTronix/yolov5-quantization-compilation-with-vitis-ai-3-0-for-kria-7b005d. \ **You can visit Hackster.io for detail steps performed in Yolov5 pytorch quantization and compilation!** ![Yolov5-Quantizat...
创建于 2023-10-31 • 0 人关注 关注收藏添加评论举报 2 个内容 在华为Atlas200部署YOLOV5 6.2 冥王星 大模型推理加速|LLM微调|AI 应用 |机器人 冥王星: YOLOV5官网:https://github.com/ultralytics/yolov5克隆yolov5代码: git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git 下载… ...
VEK280 evaluation kit with the Vitis AI platform 3.0 release, including ResNet50, MobileNet, the Yolo series (v4, v5, v6, x), 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 ...
OFA_YOLO 检测 EfficientDet_D2 SuperPoint HFNet Movenet 检测 Monodepth2 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 Libr...
此基本类用于获取来自图像 (cv::Mat) 的特征。 输入为图像 (cv::Mat)。 输出图像 reid 特征。 代码样本: if(argc < 3){ cerr<<"need two images"<<endl; return -1; } Mat imgx = imread(argv[1]); if(imgx.empty()){ cerr<<"can't load image! "<<argv[1]<<en
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