1. 确认YOLOv5模型预测时的环境配置 确保你的开发环境中已经安装了PyTorch,并且你的PyTorch版本是支持CUDA的。此外,还需要确保你的系统中已经安装了NVIDIA GPU以及相应的驱动和CUDA Toolkit。 2. 检查GPU是否已正确安装并配置 你可以通过在命令行中运行nvidia-smi命令来检查GPU的状态和配置。如果命令正常返回GPU信息,说...
Ubuntu16.04/GPU 1080Ti/Cuda8 1. 下载YOLOv3 git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet 1. 2. 2. 修改Makefile配置 GPU=1 #如果使用GPU设置为1,CPU设置为0 CUDNN=1 #如果使用CUDNN设置为1,否则为0 OPENCV=0 #如果调用摄像头,还需要设置OPENCV为1,否则为0 OPENMP=0 #如果使用OPENMP...
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
一、引言 1、目的:设计生产系统中目标检测器的快速运行速度,优化并行计算,作者希望设计的对象能够轻松训练和使用, 例如,任何使用传统 GPU 进行训练和测试的人都可以获得实时、高质量和令人信服的目标检测结果。 2、贡献点: (1)开发出一种高效、强大的物体检测模型。它使每个人都可以使用1080Ti或2080Ti GPU来训练...
这三种方式,本质上就是同一种东西,所支持的参数都是一样的。如果验证的时候获取的GPU设备吗,这里可以指定参数device=0来使用GPU设备进行加速训练 (1)命令行【包含三种不同的模式】 这种方式不推荐啊,会有莫名其妙的问题。 可以通过命令直接进行训练在其中指定参数,但是这样的方式,我们每个参数都要在其中打出来。命...
通过for循环对加载的数据进行遍历,一帧一帧地推理,进行NMS非极大值抑制、绘制bounding box、预测类别。 4.6.1 热身部分 # Run inference if pt and device.type != 'cpu': # 使用空白图片(零矩阵)预先用GPU跑一遍预测流程,可以加速预测 model(torch.zeros(1, 3, *imgsz).to(device).type_as(next(model...
表1 自动压缩工具在CV模型上的压缩效果和推理加速 利用ACT中的结构化稀疏和蒸馏量化方法训练ERNIE3.0模型,与原始的FP32对比,INT8量化后的模型减小185%,在NVIDIA GPU上推理加速6.37倍。 表2 自动压缩工具在NLP模型上的压缩效果和推理...
模型结构的创新:YOLOv4在架构、特征提取器(backbone)、特征融合(neck)和预测头(head)等方面进行了创新。它采用了一些最先进的方法,如CBN、PAN、SAM等,并对其进行了改进,使其更适合单GPU训练。 性能提升:与YOLOv3相比,YOLOv4在平均精度(AP)和每秒帧数(FPS)方面分别提高了10%和12%。此外,YOLOv4的运行速度是Effici...
1. 基于GPU的加速 Golang提供了与CUDA相集成的工具包,可以利用GPU加速计算任务。通过将模型和图像数据转换为CUDA张量,可以在GPU上并行计算,提高目标检测的速度。 2. 模型剪枝 YOLO模型通常包含大量的卷积层和全连接层,导致模型体积较大。为了减小模型体积和提高推理速度,可以使用模型剪枝技术。模型剪枝通过去除冗余的权...
最后,在单个 NVIDIA V100 GPU 上在 1.0 毫秒内收到 COCO 数据集上的 42.8 mAP,这比 YOLOv6 快一点。 EasyCV 中还设计了一个简单但高效的预测器 api 来进行端到端目标检测。 1、简介 YOLOX 是最著名的单阶段物体检测方法之一,已广泛应用于自动驾驶、缺陷检测等各个领域。它在 YOLO 系列中引入了解耦头和 ...