注:使用多卡GPU和多进程/多线程的推理并不会对单张图片推理起到加速作用,只适用于很多张图片一起进行推理的场景。 本篇主要来研究多进程/多线程是否能对YOLOv5算法推理起到加速作用。 实验环境 GPU:RTX2060 torch:1.7.1+cu110 检测图片大小:1920x1080 img-size:1920 ...
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定义了 Runnable 接口,并在根类 Object 中提供了 wait/notify 方法,还有 synchronized 关键字的支持。我们常说实现多线程的方式有两种:继承 Thread 和实现 Runnable,实质上工作者线程执行的都是 Runnable 接口中定义的 run() 方法,Thread 本身实现了 Runnable 接口,它不过是为线程的调度使用提供了许多有用的方法。
labelBtn.clicked.connect(self.on_label_select) self.startBtn.clicked.connect(self.on_yolov8_infer) self.work_thread=None 推理线程 基于QThread继承实现run方法,完成推理线程构建,根据传入的参数不同,初始化不同的推理类型(对象检测、实例分割、姿态评估),推理线程实现代码如下: classInferenceThread(QtCore.QT...
YOLOv8推理线程代码如下: 1classInferenceThread(QtCore.QThread): 2fire_stats_signal = QtCore.pyqtSignal(dict) 3 4def__init__(self, settings): 5super(InferenceThread,self).__init__ 6self.settings = settings 7self.detector = YOLOv8Detector(settings) ...
src - cpm.hpp 基于生产者消费者的多线程推理 - infer.cu 推理结果实现 - infer.hpp 推理接口封装 - yolo.cu 函数实现 - yolo.hpp 任务类型、返回结果定义、推理函数封装 - main.cpp 主函数 4、main.cpp // 单batch推理voidsingle_inference(){// 推荐写绝对路径cv::Matimage=cv::imread("/home/rex/...
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…
首先,我们将YOLOv5模型加载到GPU中。 准备一批待检测的图片,并调整其大小以适应模型输入。 分别使用单进程/单线程和多进程/多线程进行推理,并记录每张图片的推理时间。 重复步骤3多次,取平均值以获得更准确的推理时间。 分析实验数据,对比单进程/单线程和多进程/多线程在推理时间上的差异。实验结果:在我们的实验中...
在实际项目中经常会需要有多个监控视频流输入到应用程序,完成多路视频中模型推理与显示,本文基于PyQT5实现了多路视频的推理与实时界面刷新,主要是基于QThread线程与信号与槽机制实现了线程与主界面之间的数据交互与通信。 架构与界面设计 最终运行界面如下 支持YOLOv8对象检测与姿态评估模型的线程推理,两个模型分别跑在不...
YOLOv5 是 YOLO 系列算法的第五个版本,相较于前几个版本,YOLOv5 在速度和精度方面都有了显著的提升。多线程多模型推理是 YOLOv5 算法的一个重要特点,它可以有效地提高推理速度和准确率。 YOLOv5 算法的基本思想是将整个图像分成一个个网格,每个网格负责预测一个边界框和对应的类别概率。YOLOv5 算法的主要步骤...