上篇博文探究了一下多进程是否能够对YOLOv5模型推理起到加速作用,本篇主要来研究一下如果将图片批量送入网络中进行检测,是否能对网络的推理起到加速作用。 YOLOv5批量检测源码解析 YOLOv5在训练过程中是可以进行分批次训练(batch_size>1),然而在默认的推理过程中,却没有预留batch_size的相关接口,仍然只是单张图一张...
前两篇博文分别讨论了YOLOv5检测算法的两种加速思路:采用多进程或批量检测,不过效果均收效甚微。本问将讨论使用TensorRT加速以及半精度推理/模型量化等优化策略对检测加速的实际影响。 测试环境 测试图片分辨率:13400x9528 GPU:RTX4090 Cuda:11.7 YOLOv5版本:最新版(v7.0+) 检测策略:将整张图片直接设置img_size为(12...
此外,除了多进程/多线程之外,还有许多其他方法可以加速YOLOv5的推理过程。例如,使用更快的GPU、减小模型尺寸、使用半精度推理、导出成ONNX或OpenVINO格式等。这些方法可以单独使用,也可以结合使用以达到更好的加速效果。总结:通过实验,我们验证了多进程/多线程在YOLOv5推理过程中的加速效果。在实际应用中,我们可以根据实...
推出yolov11框架,标志着实例分割又多了一个利器,于是在windows下部署yolov11的tensorrt分割模型。YOLOv11 C++ TensorRT 项目是一个用 C++ 实现并使用 NVIDIA TensorRT 进行优化的高性能对象检测解决方案。该项目利用 YOLOv11 模型提供快速准确的对象检测,并利用 TensorRT 最大限度地提高推理效率和性能。 从可靠来源下...
Yolov8s.pt基准表 Latency :检测单个物体时的最小及最大延迟 (单位:ms)。 mFPS:平衡帧率 from benchmark。 mAP@:50 :可以理解为在iou阈值为50时的平均准度。 4)量化后模型推理办法 fromapiimport*fromopenvino.runtimeimportCoreimportcv2importtimefromPILimportImageimportnumpyasnpdefpredict(model,cls_maps:dic...
在加速YOLOv5推理的过程中,我们可以从多个方面入手,包括利用硬件加速、软件优化、模型优化等。以下是一些详细的策略和方法: 1. 硬件加速 GPU加速: YOLOv5天生就支持在GPU上运行,特别是使用NVIDIA的GPU时,可以通过CUDA和cuDNN进行加速。确保你的环境已经安装了CUDA Toolkit和cuDNN库。 TPU和其他加速器: 虽然YOLOv5的...
Yolov5作为一种以实时物体检测闻名的计算机视觉模型,在实际应用中,其推理速度往往受到硬件条件的限制。为了突破这一瓶颈,我们可以借助NVIDIA的TensorRT框架对Yolov5进行加速,并通过INT8量化技术进一步提升性能。以下便是实现这一目标的七步流程: 一、环境配置 首先,我们需要确保系统已经安装了必要的软件,包括Visual Studio(...
YOLOv10是清华大学研究人员近期提出的一种实时目标检测方法,通过消除NMS、优化模型架构和引入创新模块等策略,在保持高精度的同时显著降低了计算开销,为实时目标检测领域带来了新的突破。 在本文中,我们将演示如何使用NVIDIA TensorRT C++ API 部署YOLOv10目标检测模型,实现模型推理加速。文章链接:https://mp.weixin.qq...
YOLOv10 提出了一种一致的双任务方法,用于无nms训练的YOLOs,它同时带来了具有竞争力的性能和较低的推理延迟。此外,还介绍了整体效率-精度驱动的模型设计策略,从效率和精度两个角度对YOLOs的各个组成部分进行了全面优化,大大降低了计算开销,增强了性能。在该项目中,演
1) 修改模型(models/yolo.py) 修改⾥⾯的Detect的forward,把不能加速的拿出来,修改前如图: 修改后如图: 2) 修改Demo(detect.py) 先引⼊需要的库和之前引出来的代码写成函数备⽤,有很多懒得从⽹络读了⽐如stride,就直接定义了。 from torch2trt import torch2trt ...