飞桨目标检测套件PaddleDetection的研发团队也为了让YOLOv3模型在工业实际应用场景拥有更优异的精度与推理速度，以尽量不增加模型计算量和推理开销为前提，探索出了一整套更深度的算法优化秘籍，将原先YOLOv3模型的精度（在COCO test-dev2017数据集）从33.0%提升了12.9个绝对百分点，达到45.9%，处于业界领先行列！而在...
JetsonTX2上的实验结果表明,R-TOSS在YOLOv5目标检测器上的压缩率为4.4倍,推理时间加快了2.15倍,能耗降低了57.01%。 R-TOSS还可以在RetinaNet上实现2.89倍的压缩,推理时间加快1.86倍,能耗降低56.31%。与各种最先进的剪枝技术相比R-TOSS展示了显著的改进。 1、简介 近年来,自动驾驶汽车(AVs)因其提高驾驶舒适性和减少...
6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！在我们还对YOLOv4的各种骚操作、丰富的实验对比惊叹不已时，YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。按照官方给出的数目，现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLO...
这个周末两天把YOLOv5,YOLOv6,YOLOv7从训练到部署测试了一波,YOLOv6堪称Bug之王,如果没有点代码能力跟工程能力用就崩溃,YOLOv7模型太多让人眼花缭乱,对比论文宣传的各种速度快过YOLOv5,实测一言难尽,到处都是坑! 测试方式 我横向对比了YOLOv5s、YOLOv6s、YOLOv7-tiny、YOLOv7四个模型在TensorRT上的推理速度,首...
为提高移动设备上的计算效率,采用GPU-CPU协同方案,并辅以高级编译器辅助优化。实验结果表明,新提出的剪枝方案在49.0 mAP的情况下,可以实现YOLOv4的14倍压缩率。在YOLObile框架下,使用三星Galaxy S20的GPU实现了17 FPS的推理速度。通过加入新提出的GPU-CPU协同方案,推理速度提高到19.1帧/秒,比原来的YOLOv4加速5倍。
为了一项研究,我需要减少YOLOv8的推理时间。在这项研究中,我使用了自己的电脑而不是Google Colab。我的电脑有一个Intel i5(第12代)处理器,我的GPU是NVIDIA GeForce RTX 3050。这些信息很重要,因为我在一些方法中使用了CPU,在其他方法中使用了GPU。 原始模型使用情况 ...
目标检测笔记(二):测试YOLOv5各模块的推理速度 简介:这篇文章是关于如何测试YOLOv5中不同模块(如SPP和SPPF)的推理速度,并通过代码示例展示了如何进行性能分析。 检测YOLOV5的SPP和SPPF和推理性能 fromcommonimportSPP,SPPFimporttorch.nnasnnimporttorch,time,thopdeftime_synchronized():# pytorch-accurate timeif...
YOLOv10实现500FPS推理速度,快到离谱!!——使用 TensorRT C++ API 调用GPU加速部署YOLOv10实现快速预测 1. 前言 TensorRT是NVIDIA官方推出的一个高性能深度学习推理加速引擎,它能够使深度学习模型在GPU上进行低延迟、高吞吐量的部署。TensorRT是基于CUDA和cuDNN的,专门为NVIDIA的GPU进行了优化。TensorRT支持TensorF...
NVIDIA ® TensorRT ™ 是一款用于高性能深度学习推理的 SDK,包含深度学习推理优化器和运行时,可为推理应用程序提供低延迟和高吞吐量。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...
yolov5加快推理速度的方法 加快YOLOv5的推理速度有以下几种方法: 1.使用更高性能的硬件:升级到更强大的GPU或者使用专用的AI加速卡(如NVIDIA的TensorRT)可以显著提高推理速度。 2.模型剪枝和量化:通过剪枝和量化技术,可以减少模型中的参数数量和计算量,从而提高推理速度。常见的方法包括通道剪枝、剪枝权重、网络量化等...