parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=32, help='total batch size for all GPUs, -1 for autobatch') batch-size代表一次性处理图片的数量,会消耗内存,参数是2的时候GPU内存占用不到1G,32时候8G parser.add_argument('--device', default='0', help='cuda device, i.e. 0 or 0...
接下来,还要在系统中添加以下几个环境变量: 这是默认安装位置的路径: CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2 CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64 CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64 CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SD...
一、模型文件导出 如果已经导出了GPU模型的朋友可以跳过这一步。 这一步是准备后续工作推理需要的模型文件,训练得到的.pt文件不能直接使用,需要转换为torchscript, onnx, coreml, saved_model, pb, tflite, tfjs等格式,博主以torchscript为例。 打开export.py,修改参数【‘–data’】数据集的.yaml文件为自己对...
点击创建项目,输入项目名称(例如:交通流计数),选择项目是否公开, 添加一个镜像,趋动云内置了很多开箱即用的镜像,也就是操作系统,涵盖了各种版本的PyTorch Python\Ubuntu CPU 和 GPU 的环境。 这里选用 PyTorch1.11.0、CUDA 11.3 的镜像。点击确认,然后创建(代码暂不上传)。 选择实例 点击运行代码,进入到实例配置...
1、设置GPU资源 将自己的环境换成具有GPU的配置，首先点击Resource如下图step1所示，接着点击下方Change ...
1774fps、COCO最高精度,分别适合高低端GPU的YOLO 本文是YOLOv4的原班人马(包含CSPNet一作与YOLOv4一作AB大神)在YOLO系列的继续扩展,从影响模型扩展的几个不同因素出发,提出了两种分别适合于低端GPU和高端GPU的YOLO。 该文所提出的YOLO-large在MSCOCO取得前所未有的精度(已公开的研究成果中最佳),且可以保持实时推理...
本文是YOLOv4的原班人马(包含CSPNet一作与YOLOv4一作AB大神)在YOLO系列的继续扩展,从影响模型扩展的几个不同因素出发,提出了两种分别适合于低端GPU和高端GPU的YOLO。该文所提出的YOLO-large在MSCOCO取得前所未有的精度(已公开的研究成果中最佳),且可以保持实时推理;所提出的YOLO-tiny在RTX 2080Ti显卡上结合TensorRT...
小小的demo总算是运行完成啦,接下来,来简单说一下项目的基本结构,然后再说明该如何使用GPU来进行识别,这篇文章大概率也就步入尾文了。 2.3、项目基本结构和detect.py参数解读 detect.py文件,初次接触,我们只需要了解其中部分代码就可以,后续有什么特殊的需求,去阅读代码即可,代码阅读难度不高,细心点读就好(纯纯谈应...
本文详细阐述了YOLOv5在C++ ONNX RuntimeGPU&CPU下进行调用 1. ONNX和Tensorrt区别 ONNX Runtime是将 ONNX 模型部署到生产环境的跨平台高性能运行引擎,主要对模型图应用了大量的图优化,然后基于可用的特定于硬件的加速器将其划分为子图(并行处理)。
基础环境搭建 miniconda或者anaconda安装 https://repo.anaconda.com/archive/ 国内镜像源设置 清华 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ ...