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 ...
多线程推理是指将模型的推理任务分配到多个线程上并行执行,以提高推理速度。在YOLO中,多线程推理主要包括以下几个步骤: 1.数据预处理:将输入图像进行预处理,包括缩放、归一化等操作,以便于后续的计算。 2.线程分配:将预处理后的数据分配到多个线程上,每个线程负责一部分数据的推理任务。 3.并行计算:每个线程独立进...
演示YOLOv8模型推理,通过界面参数化设置,选择图像或者视频、选择模型文件与标签文件、设置置信阈值,然后点击开始推理按钮会自动开启一个QThread线程做推理,得到推理结果通过信号emit方式发送到界面线程,实时更新界面。实现了工作线程与界面线程分离,相互传递消息与数据。可以说会这个案例才算PyQT5开发真正的入门。开发好的界...
modelBtn.clicked.connect(self.on_weight_select)fileBtn.clicked.connect(self.on_update_image)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...
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/...
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...
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...
多线程推理yolo multiprocessing 处理多线程问题,练手用 第一题:现有的程序代码模拟产生了16个日志对象,并且需要运行16秒才能打印完这些日志,请在程序中增加4个线程去调用parseLog()方法来分头打印这16个日志对象,程序只需要运行4秒即可打印完这些日志对象。原始代码如下:...
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…
多线程多模型推理是一种通过并行处理多个模型的方式来加速目标检测的方法。具体而言,它包括以下几个步骤: 1.将输入图像划分为多个子图像; 2.将每个子图像分配给不同的线程进行处理; 3.每个线程加载一个独立的YOLOv5模型,并对子图像进行目标检测; 4.合并每个线程的检测结果,得到最终的目标检测结果。 多线程多模型推...