1. 推理方式 1. CPU推理 2. GPU推理(要求电脑具备核显,即CPU中有嵌入显卡) 2. openvino依赖项下载 https://github.com/openvinotoolkit/openvino/releasesgithub.com/openvinotoolkit/openvino/releases 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 ...
训练阶段对等比例缩放后的分辨率进行pading:左右两列的列表分别pad = (416-234)/ 2 = 91,padding后的图像为: 推理阶段: 原始输入图像缩放后的分辨率(设定为32的倍数)为:(np.ceil(1*416/32)*32 ,np.ceil(0.5625*416/32 )*32) = ...
=new_unpad:im=cv2.resize(im,new_unpad,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)returnim,ratio,(dw,dh)if__name__=="__main__":img=cv2.imread("top_left.jpg")print("img.shape: ",img.shape)# H*W*C=375*500*3out=letterbox(img)[0]show(img,out) 结果如下: Resize 正方形填充 假设输入图片为3...
在【3.1】给出的路径下也有推理结果的图片生成。 在这里插入图片描述 以上均是CPU版本模型的推理。 这里再更一个GPU版本的推理 四、GPU版本推理 4.1、GPU模型导出 与【一】中步骤类似,只需要修改一个参数‘'--device', default='0'’,这里是cpu,所以【一】中导出的推理模型即是cpu版本的。 libtorch_yolov5源...
OpenCV4.5.4 直接支持YOLOv5 6.1版本模型推理 特别说明:怎么没有TensorRT/?主要是因为我电脑安装了CUDA10.1版本+TensorRT7.0的不兼容,我又不想再折腾重新安装CUDA10.0,所以暂无!等我新笔记本到货立刻补上这一缺失! 扫码查看OpenCV+Pytorch系统化学习路线图
直接读取YOLOv5 onnx格式模型,完成对图象预处理,模型推理,后处理返回等操作!代码实现如下: 代码语言:javascript 复制 #include<yolov5_dnn.h>voidYOLOv5Detector::initConfig(std::string onnxpath,int iw,int ih,float threshold){this->input_w=iw;this->input_h=ih;this->threshold_score=threshold;this->...
在C/C++--->预处理器--->预处理器定义中添加宏。 shell _CRT_SECURE_NO_WARNINGS NOMINMAX 至此,tensorrtx应该可以正常编译成功。 3.4 tensorrtx加速命令 3.4.1 将wts文件拷贝到可执行程序目录下 3.4.2 生成engine文件 shelll yolov5Infer.exe -s yolov5s.wts yolov5s.engine s ...
基于c++/openvino 2021r4的yolov5推理实现 Software Architecture 代码基于Intel官方OpenVINO 2021r4 的例程修改而来 用cmake生成并编译VS2017项目,代码用于演示OpenVINO做yolov5模型推理的使用流程 需要Windows10,VisualStudio 2017和Intel的集成显卡(如果做GPU INT8推理想得到最好性能,最低GPU硬件需求要用Gen12显卡-即tige...
# -c后面的不需要 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.6 把requirements.txt里的注释掉。 image.png 一开始因为没这么做,导致训练根本不使用GPU。 再安装一个wandb,这是个实时可视化的插件,YOLO已经集成了,需要联网,不过还挺流行。
Yolov4网络结构中,借鉴了CSPNet的设计思路,在主干网络中设计了CSP结构。Yolov5与Yolov4不同点在于,Yolov5中设计了两种CSP结构,以Yolov5s网络为例,CSP1_X结构应用于Backbone主干网络,另一种CSP2_X结构则应用于Neck中,结构图如下图所示。 每个CSP模块前面的卷积核的大小都是3*3,stride=2,因此可以起到下采样的...