在推理层面支持同步与异步方式,异步方式支持通过回调实现后处理,实现视频流水线支持,下面是一系列的基于异步+流水线方式的推理演示(CPUi7 11th )均达到了GPU3060的推理能力,截图如下: 说明OpenVINO2022+深度学习模型+CPU真的可以实际部署使用了,为了满足大家的学习需求跟工程化实际需要,本人精心打造了推出了OpenVINO2022 ...
GPU1050TiCPUi7八代OS:Win1064位OpenVINO2021.4ONNXRUNTIME:1.4OpenCV4.5.4Python3.6.5YOLOv56.1 使用的YOLOv5模型中的yolov5s.pt模型,转换为ONNX模型之后输入格式为: NCHW=1x3x640x640 最终输出层名称:output,格式: NHW=1x25200x85 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...
使用更快的GPU,即:P100 -> V100 -> A100 多卡GPU推理 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...
NHW=1x25200x85 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: https://g...
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: ...
1、opencv dnn cpu下YOLOv5推理速度为:300ms左右/frame 2、onnx工具包cpu下YOLOv5推理速度为:200ms左右/frame 对比我们发现,同样使用cpu进行推理,onnx工具包推理速度要比opencv dnn推理速度快30%左右。 六、源码及模型下载 关注微信公众号:VIRobotics,回复:yolov5_onnx,即可获取源码 ...
大佬酱实测了一下,在目标笔记多的时候,也可以以将近60ms的速度跑在CPU上,同时精度看起来也还不错。 单人场景下也可以跑的很快。 但是今天我们要做的事情不是就这样跑一下,而是要导出到ONNX,用ONNXRuntime来推理。 导出 首先导出yolov5的实例分割模型: ...
python detect.py --weights="weights/yolov5s.pt" --source 0 五、总结 至此,Yolov5很快跑通了,但是从推理结果来看每秒也就2帧, 太慢了吧,我的电脑CPU表示很吃力啊-_- 下一篇我们继续说下在手头没有好的显卡的情况下怎么提高推理的速度。发布于 2022-11-28 09:42・IP 属地山东 ...
2. 预测推理时间计算 resnet18 为例: cpu: python classify/predict.py --weights resnet18.pt --imgsz 64 --nosave --sourcexx.mp4 --device=cpu gpu: python classify/predict.py--weightsresnet18.pt--imgsz64--nosave--sourcexx.mp4
Speed CPU b1：CPU上的推理速度；Speed V100 b1，Speed V100 b32：GPU上的推理速度；params：模型对应...