2) config_infer_primary_yoloV5.txt // yolov5 trt引擎插件配置文件 1. 2. 第一个文件是给DeepStream SDK官方样例APP deepstream-app 看的,主要作用是告诉 deepstream-app 我们需要哪些组件来构建我们的pipeline,第二个文件的作用是用来配置 yolov5 的tensorRT 引擎插件的,里面指定了yolov5网络的一些配置参数以及...
使用TensorRT对Yolov5-6.0进行推理加速,需要进行以下步骤: 模型优化:通过剪枝、量化等技术减小模型大小,降低计算复杂度。 计算图优化:对计算图进行优化,减少冗余计算和内存访问。 硬件加速:利用GPU等硬件加速推理过程。通过这些优化技术,我们可以显著提高Yolov5-6.0的推理速度,满足实际应用的需求。封装成API为了方便使用,...
[YoloV5/FPS教程] P2 搭建环境,运行官方代码是[YoloV5/FPS教程]2022Yolo项目实战的第2集视频,该合集共计7集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
data=../home/yolov5-7.0/data/coco128.yaml, imgsz=[640, 640], conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, max_det=1000, device=npu, view_img=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, nosave=False, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False, visualize=False, update...
设备:Atlas 800 (3000) 代码:yolov5.7 官方代码 官方的自动迁移:(推荐)自动迁移-模型脚本迁移-迁移适配-模型开发-Ascend Extension for PyTorch6.0.RC2开发文档-昇腾社区 (hiascend.com) 版本选择: 问题:1.速度 变的很慢 一张图片的推理要14s 2.出现了 NMS的warning
读取和显示yolov5格式的数据集 importcv2importosfromtqdmimporttqdmclassColors:# Ultralytics color palette https://ultralytics.com/def__init__(self):# hex = matplotlib.colors.TABLEAU_COLORS.values()hexs=('FF3838','FF9D97','FF701F','FFB21D','CFD231','48F90A','92CC17','3DDB86','1A...
官方yoloV5开源代码注释,基本每个文件夹和模块都有注释,非常详细。 自己写的注释,供学习参考使用。 深度学习入门代码解读注释。 YID:8919652073330172Jackiedan
【工程案例详解:YOLOv5在建筑工地中安全帽佩戴检测的应用】本文结合YOLO v5的官方教程,分成了五个章节非常详细的讲解了YOLO v5在建筑工地中安全帽佩戴检测的应用。附有相关步骤的代码详解以及权重文件链接。链接 发布于 2020-11-10 19:26 赞同1 分享收藏 ...
在yolov5目录下的data文件夹下新建一个 wet_waste.yaml文件(可以自定义命名),用来存放训练集和验证集的划分文件(train.txt和val.txt),这两个文件是通过运行voc_label.py代码生成的,然后是目标的类别数目和具体类别列表,wet_waste.yaml内容如下:train: /app/yyq/dataset/fourth_project/yolov5_dataset/train.txt...