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。
量化过程未报错,但是使用量化后的模型做推理时yolov5无结果。备注,未量化时推理正常 二、软件版本: -- 驱动版本6.0.0,CANN版本6.0.1,amct版本6.0.1 三、测试步骤: 使用yolov5的官方代码和开源模型yolov5s.pt进行实验,yolov5s.pt转化为yolov5s.onnx备用。使用coco数据集val2017的前10张图像(000000000139.jpg-...
作为一名深度学习从业者，我认为在C++环境中进行Yolov5模型的ONNX推理是一项具有挑战性和前景的工作。通过对模型结果的深度解析，我们可以更好地理解模型的行为和性能，为后续的优化和应用提供有力的支持。高质量的代码实现和结果解析对于工程实践和学术研究具有重要意义。七、总结 本文深度解析了在C++环境中使用Yolov5...
yolo目标检测 C++ onnx使用示例工程分享: 链接:https://pan.baidu.com/s/1Ga_x8auJ9220Nubx0Mw6gA 提取码:kpe9 自己要学习Onnx的C++推导,可学习以下课程: https://edu.51cto.com/course/30388.html
1. 生成模型时更改inputshape,想要并行推理几张图就写几。2. 加载模型时选择对应的.onnx3. 改输入维度HumanSeg human_seg(model_path, 1, { 3, 3, 192, 192 });//3张 HumanSeg human_seg(model_path, 1, { 8, 3, 192, 192 });//8张...
ONNX的官方网站:https://onnx.ai/ ONXX的GitHub地址:https://github.com/onnx/onnx 1.2 Tensorrt介绍 C++ 库,用于加速 NVIDIA 的 GPU,可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理,支持 TensorFlow,Pytorch,Caffe2 ,Paddle等框架训练出的神经网络,可以优化网络计算TensorRT官网下载地址:https://develo...
手把手教你使用c++部署yolov5模型,opencv推理onnx模型 summer_hlday 编辑于 2024年08月06日 20:39 UP主的opencv配置文件,果然是前面多踏雷,后面少走弯路。 分享至 投诉或建议 评论 赞与转发
3. 模型推理 在这里插入图片描述 3.1 infer # coding:gbk# coding:utf-8importcv2.cv2ascv2importnumpyasnpimportonnxruntimeimporttorchimporttorchvisionimporttimeimportrandomfromutils.generalimportnon_max_suppressionimportpandasaspdclassYOLOV5_ONNX(object):def__init__(self,onnx_path):'''初始化onnx'''se...
完整代码见: https://github.com/zigangzhao-ai/zzg_scripts/tree/main/zzg_scripts/yolov5_onnx_infer1. 背景用torch框架进行yolov5推理需要依赖很多环境及繁杂的网络结构,换设备运行比较麻烦2. 解决方法将pt模…
python -m onnxsim best.onnx best-sim.onnx #coding=utf-8importcv2importnumpy as npimportonnxruntimeimporttorchimporttorchvisionimporttimeimportrandomfromutils.generalimportnon_max_suppressionclassYOLOV5_ONNX(object):def__init__(self,onnx_path):'''初始化onnx'''self.onnx_session=onnxruntime....