基于OpenCL的yolov3 后处理代码性能优化 背景: 目前对Yolov3的整体架构不是很了解,在网上也看了很多教程,对我来说,讲的比较复杂,可能是对很多的术语没有概念。不过Yolov3代码都是C编写的, 对我来说只要是C代码,就不是问题,针对问题,以及解决方法,改代码就好。 我拿到的yolov3的代码可能不是标准的yolov3 , ...
const int64_t t_detect_ms = ggml_time_ms() - t_start_ms; if (!save_image(img, params.fname_out.c_str(), 80)) { fprintf(stderr, "%s: failed to save image to '%s'\n", __func__, params.fname_out.c_str()); return 1; } printf("Detected objects saved in '%s' (time...
3. 从剩下的矩形框A、C、E中,选择概率最大的E,然后判断E与A、C的重叠度,重叠度大于一定的阈值,那么就扔掉;并标记E是我们保留下来的第二个矩形框。 4.3.2 程序代码yolov3后处理程序-非最大抑制NMS def nms_boxes(boxes, scores): """Suppress non-maximal boxes. # Arguments boxes: ndarray, boxes of...
为了方便大家理解后续的BANG C代码,这里我们先结合CPU版本的实现解释一下Yolov3DetectionOutput的算法和实现方式。 cnmlCpuComputePluginYolov3DetectionOutputOpForward是后处理的CPU实现。 输入Inputs的数据格式是: [input_num, batch_size, anchorNum, 5 + classnum, inputH * inputW] 整体上说,后处理的CPU实现分...
1、数据预处理 2、数据格式转化 3、推理 4、解析推理结果&&后处理 这几个部分来讲解。 关于onnx模型转换到engine以及对应的序列化和反序列化过程,我在下面这篇文章里面详细说明了。 Roland:TensorRT_C++:加载onnx模型,序列化和反序列化19 赞同 · 9 评论文章 ...
YOLOv3网络的输入尺寸为 (m,416,416,3), 其中m代表每个batch中图像数目,本文讲解中m=1,代表每个batch处理1张输入图像 YOLOv3分3个尺度进行预测, 3个尺度的特征图的大小依次为13X13,26X26以及52X52 YOLOv3中每个cell预测3个bounding box,每个bounding box 可以表示为6元组(tx,ty,tw,th,pc,c). ...
imwrite('result.jpg', image) rknn.release() 这里简单讲解下后处理部分,模型输出三个特征图(1*255*13*13,1*255*26*26, 1*255*52*52),经过reshape和transpose转置操作,转换成(13*13*3*85,26*26*3*85, 52*52*3*85),然后传入yolov3_post_process函数。7.4. 部署运行rknn模型...
然后输出blob作为输入传递到网络,并正向传播以获得预测边界框作为网络输出。这些框经过后处理步骤,滤除低置信度的方框。我们将在下一节中更详细地介绍后处理步骤。我们在图像左上角打印出每帧的检测时间。然后将具有最终边界框的图像保存到本地。 C++代码如下: ...
(三楼已有支持多线程绑定CPU的代码,支持摄像头和本地视频处理;两个大核处理NPU,其他小核处理图像读取和显示;640*480*3的数据流,帧率约55fps;)菜鸟新手, 大家修改指教~。 #include <stdio.h> #include <stdint.h> #include <stdlib.h> #include <fstream> ...
在实际应用中,我们通常会将YOLOv3和CRNN整合为一个完整的文本检测与识别系统。具体流程如下: 输入图像:接收待处理的图像。 文本检测:使用YOLOv3模型检测图像中的文本区域。 区域裁剪:根据检测到的边界框裁剪出文本区域的图像块。 文本识别:将裁剪后的图像块输入到CRNN模型中,识别出文本内容。 输出结果:将识别到的文...