使用C++或Python编写推理代码来加载TensorRT引擎并进行推理。 具体操作如下所示: 一、软件环境条件 CMake(版本 3.18 或更高版本) TensorRT(V8.6.1.6:用于使用 YOLOv11 进行优化推理。) CUDA 工具包(V11.8:用于 GPU 加速) OpenCV(V4.10.0:用于图像和视频处理) NVIDIA GPU(计算能力 7.5 或更高) 二、软件环境配...
YOLOv 11是由位于美国和西班牙的Ultralytics团队开发的YOLO的最新版本。几个月前YOLOv10发布(感兴趣的童鞋可以移步YOLOv10环境搭建&推理测试-CSDN博客),这才过去这么短的时间,YOLOv11就横空出世了。也许追YOLO也成为一个CVer的信仰了吧。OK,那就让我们开始吧。 一、模型介绍 与YOLOv10相比,YOLOv11有了巨大的...
YOLOv 11是由位于美国和西班牙的Ultralytics团队开发的YOLO的最新版本。几个月前YOLOv10发布(感兴趣的童鞋可以移步https://blog.csdn.net/zzq1989_/article/details/139408779?spm=1001.2014.3001.5502),这才过去这么短的时间,YOLOv11就横空出世了。也许追YOLO也成为一个CVer的信仰了吧。OK,那就让我们开始吧。 ...
TensorRT(V8.6.1.6:用于使用 YOLOv11 进行优化推理。) CUDA 工具包(V11.7:用于 GPU 加速) OpenCV(V4.10.0:用于图像和视频处理) NVIDIA GPU(计算能力 7.5 或更高) 安装 cd YOLOv11-TensorRT 更新CMakeLists.txt 中的 TensorRT 和 OpenCV 路径: set(TENSORRT_PATH "F:/Program Files/TensorRT-8.6.1.6") #...
cmake --build . --config Release ./run.bat 1. 2. 3. 4. 5. 或者 # Linux mkdir build && cd build cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release make ./run.sh 1. 2. 3. 4. 5. Docker上对C++测试 在Docker中的Ubuntu22.04上进行C++测试(CPU i7-12700,GPU RTX3070):...
支持的推理后端包括 Libtorch/PyTorch、ONNXRuntime、OpenCV、OpenVINO 和 TensorRT。 支持的任务类型包括分类、检测和分割。 支持的模型类型包括FP32、FP16和INT8。 yolo测试 C++代码测试 你可以使用以下方法测试 C++ 代码: # Windows mkdir build ; cd build cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release cma...
在测试图像上运行推理 结论环境设置你需要一个谷歌账户才能使用 Google Colab。我们使用 Colab 进行需要密集计算的任务,比如深度学习。由于我电脑的 GPU 不足,我需要激活 Colab 的 GPU 支持。 这样做之后,我们检查 gpu 活动。它支持高达 16GB 的内存和 2560 CUDA ...
C3k2 模块:YOLO11 引入了 C3k2 模块,这是一种跨阶段部分 (CSP) 瓶颈的计算高效实现。它取代了 backbone 和 neck 中的 C2f 块,并采用两个较小的卷积而不是一个大型卷积,从而减少了处理时间。 C2PSA 模块:在 Spatial Pyramid Pooling – Fast (SPPF) 模块之后引...
动态标签分配:使用多个输出层训练模型会带来一个新问题:“如何为不同分支的输出分配动态目标?为了解决这个问题,YOLOv7 引入了一种新的标签分配方法,称为粗到细铅引导标签分配。 扩展和复合缩放:YOLOv7 为对象检测器提出了“扩展”和“复合缩放”方法,可以有效地利用参数和计算。
https://github.com/guojin-yan/YoloDeployCsharp/blob/yolov1/demo/yolo_openvino_demo/ 1前言 1.1 英特尔 酷睿 Ultra 处理器(第二代) 全新英特尔 酷睿 Ultra 200V系列处理器对比上代 Ultra 100,升级了模块化结构、封装工艺,采用全新性能核与能效核、英特尔硬件线程调度器、Xe2微架构锐炫GPU、第四代NPU…由此...