2. 支持模型 项目在开发时,同时开发了YOLOv5~v9以及YOLO World等YOLO系列模型,模型部署工具使用的是OpenVINO 、TensorRT 、ONNX runtime、OpenCV DNN,但有一些模型部署工具对模型的算子存在不支持情况,因此,对该项目中所使用的所有模型进行了测试,如下表所示: 3. 时间测试 在开发的模型部署平台上进行时间...
batch-size:一次看完多少张图片才进行权重更新,梯度下降的mini-batch。 cfg:存储模型结构的配置文件 data:存储训练、测试数据的文件 img-size:输入图片宽高。 rect:进行矩形训练 resume:恢复最近保存的模型开始训练 nosave:仅保存最终checkpoint notest:仅测试最后的epoch evolve:进化超参数 bucket:gsutil bucket cache...
1.4 安装apex APEX是英伟达开源的,完美支持PyTorch框架,用于改变数据格式来减小模型显存占用的工具。其中最有价值的是amp(Automatic Mixed Precision),将模型的大部分操作都用Float16数据类型测试,一些特别操作仍然使用Float32。并且用户仅仅通过三行代码即可完美将自己的训练代码迁移到该模型。实验证明,使用Float16作为大部分...
1、LabVIEW调用yolox onnx模型实现目标检测yolox.vi 本例中使用LabvVIEW ONNX工具包中的Create_Session.vi载入onnx模型,可选择使用cpu,cuda,tensorRT进行推理加速。【若安装的是onnx cpu版,则只可使用cpu推理加速】 (1)查看模型 我们可以使用netron 查看yolov5m.onnx的网络结构,浏览器中输入链接:https://netron...
测试,分别截图如下: OpenCV DNN推理速度 OpenVINO平台上的推理速度 ONNXRUNTIME GPU推理速度 TensorRT框架部署-FP32版本模型推理统计: YOLOv5的6.x版本,是支持TensorRT 量化到FP16模型直接导出的,但是不支持INT8量化生成,所以自己实现了导出量化INT8版本,测试结果如下: ...
选项1:测试完成的模型 要测试完成的模型,请按照以下步骤操作: 1. 克隆仓库: 将GitHub上的仓库复制到你的本地机器。 复制 git clone https://github.com/Mkoek213/road_detection_model.git 1. 2. 检查文件夹: Models文件夹包含你可以用来的已训练模型。
目标检测 数据增强 目标检测数据增强工具yolo 1、yolo系列发展背景 在CV (计算机视觉)领域,目标检测任务是实际应用项目的第一步,主要包括:人脸识别、多目标检测、REID、客流统计等内容。yolov5是目标检测一个非常成熟、经典的模型,它自从提出以来,在工业、军事、科研方面有着广泛的应用。
【注意: 参数说明,img 416 : 输入图片尺寸是416 x 416,conf 0.4 :阈值是0.4,source 指定了测试集的图片路径】 如果输出这么一堆信息,说明模型正在test上进行检测、并输出检测结果。 23. test数据集的检测结果保存在路径: yolov5 -- runs -- detect -- exp ,如下截图: ...
NNCF压缩与量化YOLOv8模型与OpenVINO部署测试 NNCF介绍 OpenVINO2023版本衍生出了一个新支持工具包NNCF(Neural Network Compression Framework – 神经网络压缩框架),通过对OpenVINO IR格式模型的压缩与量化更好的提升模型在OpenVINO框架上部署的推理性能。 github
在这里,我们可以使用trtexec工具对不同参数的模型进行快速基准测试。但首先,你需要有一个ONNX模型,我们可以通过使用Ultralytics YOLOv8来生成这个ONNX模型。 第1步:使用ONNX模型建立: yolo mode=exportmodel=yolov8s.pt format=onnx 这将下载最新的yolov8s.pt模型并转换为ONNX格式。