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...
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 直接解压(随便放到哪个路径) 在这里插入图片描述 环境配置(openvi...
减小模型尺寸,即YOLOv5x -> YOLOv5l -> YOLOv5m -> YOLOv5s -> YOLOv5n 进行半精度FP16推理与python detect.py --half 减少–img-size,即 1280 -> 640 -> 320 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...
普通PC上CPU运行YOLOv5推理 400+FPS OpenVINO2022 OpenVINO2022.x版本全面抛弃了之前的SDK函数,升级为API2.0方式支持C++与Python推理,同时支持多种深度学习框架训练的模型部署,支持CPU与GPU推理,支持主流的操作系统。图示如下: 流程与API2.0接口 常用组件与推理流程支持: 全新API2.0 接口: 支持IR11版本、推理支持ONNX。
OpenVINO2022.x版本全面抛弃了之前的SDK函数,升级为API2.0方式支持C++与Python推理,同时支持多种深度学习框架训练的模型部署,支持CPU与GPU推理,支持主流的操作系统。图示如下: 流程与API2.0接口 常用组件与推理流程支持: 全新API2.0 接口: 支持IR11版本、推理支持ONNX。
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: ...
同样支持CPU上ONNX部署与推理 ide图像处理文章分类代码人生 01 YOLOv5x6模型来了 自从Pytorch版本YOLOv5发布之后,经历过了四个版本的升级,YOLOv5的功能与模型精度不断提升。不久之前YOLOv5-Pytorch发布第五个版本,第五个版本跟之前版本最大的差异就是多出了一个输出层,之前的输出层分辨率倍数为:[8、16、32]三个...
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 inferenceif 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(devi...
如何准确判断yolov5模型训练用的是gpu还是cpu yolov5 模型,文章目录简介YOLOv5网络架构YOLOv5基础组件输入端BackboneNeckHead输出端Yolov5四种网络结构的不同点四种结构的参数(s-m-l-x)Yolov5网络结构简介YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一
利用MagicMind 进行推理的具体过程如下图所示: iii. 后处理:MagicMind 处理完后,还需要在 CPU 上进行 NMS ,坐标映射回原图等操作。 五、相关链接 实验代码仓库:https://gitee.com/cambricon/practices ModelZoo仓库:https://gitee.com/cambricon/modelzoo...