推理部分是整个算法的核心部分。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...
导出成ONNX或OpenVINO格式,获得CPU加速 导出到TensorRT获得GPU加速 批量输入图片进行推理 使用多进程/多线程进行推理 注:使用多卡GPU和多进程/多线程的推理并不会对单张图片推理起到加速作用,只适用于很多张图片一起进行推理的场景。 本篇主要来研究多进程/多线程是否能对YOLOv5算法推理起到加速作用。 实验环境 GPU:...
1.10.1版本该连接的博文中没有给出,可以直接修改后面的版本号,例如CPU-Release版本的地址为: https://download.pytorch.org/libtorch/cpu/libtorch-win-shared-with-deps-1.10.1%2Bcpu.zip 博主查阅了很多博文,有的博文是通过cmake编译运行,博主vs新手,因为VS配置的libtorch和opencv是跟着项目的(在vs界面),博主暂...
= '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.model.parameters())) # warmupdt, seen = [0.0, 0.0, 0.0], 0'''dt: 存储每一步骤的耗时seen: 计数功能,已经处理完了多少帧图片'''# 去遍历图片,进行计数...
不规则的稀疏性也会影响内存性能,因为它会在数据访问位置中产生变化,从而降低跨各种平台(GPU、CPU、TPU)缓存的性能。 2.2、结构化剪枝 在结构化修剪中,对整个滤波器(图1(c))或连续通道(图1)(b))进行修剪,以增加模型的稀疏性。滤波器/通道修剪提供了更均匀的权重矩阵,并减小了模型的大小。与非结构化修剪相比...
YOLOv5推理速度比较 基于同一段视频文件,Python/C++代码测试结果比较如下: 说明:OpenCV DNN与OpenVINO是基于CPU测试的,ONNXRUNTIME是基于GPU版本测试的,ONNXRUNTIME的CPU版本我没有测试过。 贴几张运行时候的截图: 代码实现与说明 ONNX代码实现部分主要是参考了YOLOv5官方给出几个链接: ...
OpenCV4.5.x DNN + YOLOv5 C++推理 这个预测时间190ms,应该是cpu版本 昨天修改了个OpenCV DNN支持部署YOLOv5,6.1版本的Python代码,今天重新转换为C代码了!貌似帧率比之前涨了点!说明C的确是比Python快点! 点击这里可以查看之前的推文: OpenCV4.5.4 直接支持YOLOv5 6.1版本模型推理...
而Yolov5的Neck结构中,采用借鉴CSPNet设计的CSP2_X结构,加强网络特征融合的能力。 Head输出端 (1)Bounding box损失函数 Yolov5中采用其中的GIOU_Loss做Bounding box的损失函数。 而Yolov4中采用CIOU_Loss作为目标Bounding box的损失函数。 (2)nms非极大值抑制在目标检测的后处理过程中,针对很多目标框的筛选,通常需要...
基于最新编译好的OpenCV+CUDA支持的库,重新配置OpenCV开发环境,对比YOLOv5部署,CPU运行推理测试结果如下: 添加两行代码,启用GPU运行推理测试结果如下: this->net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);this->net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); ...
YOLOv5推理速度比较 基于同一段视频文件,Python/C++代码测试结果比较如下: 说明:OpenCV DNN与OpenVINO是基于CPU测试的,ONNXRUNTIME是基于GPU版本测试的,ONNXRUNTIME的CPU版本我没有测试过。 贴几张运行时候的截图: 代码实现与说明 ONNX代码实现部分主要是参考了YOLOv5官方给出几个链接: ...