导出成ONNX或OpenVINO格式,获得CPU加速 导出到TensorRT获得GPU加速 批量输入图片进行推理 使用多进程/多线程进行推理 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。
benchmark_app-m你的模型的路径-d你的硬件(CPU/GPU)-apiasync-shape"[1,3,640,640]” Yolov8s.pt基准表 Latency :检测单个物体时的最小及最大延迟 (单位:ms)。 mFPS:平衡帧率 from benchmark。 mAP@:50 :可以理解为在iou阈值为50时的平均准度。 4)量化后模型推理办法 fromapiimport*fromopenvino.runt...
5.2 使用异步推理实现 视频一般1s中有25帧左右,这就意味着我们需要1s推理25张图片才可以实现视频推理。一般情况下,在CPU设备推理视觉模型很难实现实时推理,我们在使用 OpenVINO™推理时,经过一些优化技术后,勉强可以实现25FPS的推理,但是如果需要处理其他业务将会很难实现。因此为了提升推理速度,我们采用异步推理技...
yolov8怎么使用cpu加速而不用gpu yolov5使用gpu 前言 最近在学习yolov5模型,然后用onnxruntime在linux平台上搭建一个GPU推理环境,运行一下,顺带记录一下环境搭建的整体过程,记录一下踩坑经历,造福后来人,也避免自己忘记了,可以回来再看看。其实onnxruntime + OCR的三个模型在linux + GPU环境的部署,去年玩过一次...
简介:【YOLOv8量化】普通CPU上加速推理可达100+FPS 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。
CPU模式下,使用openvino进行推理加速,实时检测推理用时仅95ms/frame,是之前加载速度的三分之一 注意: readNetFromModelOptimizer.vi中IR模型路径不可以包含中文 附加说明:计算机环境 操作系统:Windows10 python:3.6及以上 LabVIEW:2018及以上 64位版本 视觉工具包:techforce_lib_opencv_cpu-1.0.0.73.vip ...
使用ACT中的基于知识蒸馏的量化训练方法训练YOLOv7模型,与原始的FP32模型相比,INT8量化后的模型减小75%,在NVIDIA GPU上推理加速5.89倍。使用ACT中的非结构化稀疏和蒸馏方法训练PP-HumanSeg模型,与压缩前相比在ARM CPU上推理加速达1.49...
再后来PPLcnet出现,有着很强烈的欲望想试一下这个网络是否能帮助yolo在cpu上加速。 模型的结构大致如下: 在这里插入图片描述 最主要的组成部分时深度可分离卷积,从第一层的CBH开始(conv+bn+hardswish),中间包含了13层dw,而后面的GAP是指7*7的Global Average Pooling,GAP后面再加point conv+FC+hardswish组件,最...
其中Faceboxes提出时号称CPU上实时人脸检测器,而BlazeFace是Google Research发布的人脸检测模型,它轻巧并且性能良好,专为移动GPU推理量身定制,在嵌入式部署方面有很大的优势。 在PaddleDetection中,飞桨重新实现并优化了BlazeFace模型,同时还开源了许多变种模型,并且已经开始应用到实际业务场景中。 本次升级,飞桨针对BlazeFace...