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 ...
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。
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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...
这个系列我好久没有更新了,今天更新一篇PyQT5中如何实现YOLOv8 + ONNRUNTIME推理界面化与多线程支持。首先需要实现三个类分别完成YOLOv8的对象检测、实例分割、姿态评估模型推理。然后在实现界面类,构建如图: 推理类型通过单选按钮实现选择,支持对象检测、实例分割、姿态评估。参数设置选择模型文件与标签文件地址作为输入,...
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...