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。
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...
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...
五、纯CPU下opencv dnn和onnx工具包加载YOLOv5实现实时物体识别推理用时对比 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 可关注微信公...
ONNX转成DLC,用手机CPU/GPU推理模型 量化模型,用手机HTP推理模型 1、Yolo5模型保存成ONNX 本文直接按照https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/251给出的方法得到onnx模型。 git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone cd yolov5 ...
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: ...
接下来对模型推理速度进行优化 接下来针对yolov5s 6.2进行优化。 性能分析 1、在模型部署环境修改性能测试配置文件acl.json { "profiler": { "switch": "on", "output": "/home/HwHiAiUser/ops_time", "aicpu": "on" } } 其中/home/HwHiAiUser/ops_time是性能日志输出路径,需提前建立。
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 ...
在CPU平台上运行的检测器,它们的backbone可能是[31],MobileNet [28、66、27、74]或ShuffleNet [97、53]。对于head部分,通常分为两类:one-stage和two-stage的目标检测器。Two-stage的目标检测器的代表是R-CNN [19]系列,包括:faster R-CNN [64],R-FCN [9]和Libra R-CNN [ 58]. 还有基于anchor-free的...