void inference(){ TRTLogger logger; auto engine_data = load_file("yolov5s.trtmodel"); auto runtime = make_nvshared(nvinfer1::createInferRuntime(logger)); auto engine = make_nvshared(runtime->deserializeCudaEngine(engine_data.data(), engine_data.size())); if(engine == nullptr){ prin...
INT8量化与推理TensorRT演示 TensorRT的INT量化支持要稍微复杂那么一点点,最简单的就是训练后量化。只要完成Calibrator这个接口支持,我用的TensorRT版本是8.4.0.x的,它支持以下几种Calibrator: 不同的量化策略,得到的结果可能稍有差异,另外高版本上的INT8量化之后到低版本的TensorRT机器上可能无法运行,我就遇到过!所以...
拟使用王鑫宇大神的tensorrtx进行推理,代码下载路径为GitHub下载链接。 3.2 yolov5s.wts 生成 进入tensorrtx\yolov5文件夹中,将gen_wts.py文件复制到YOLOv5项目(yolov5-6.0)文件夹中,然后指定权重文件即可将pt文件转化为wts格式。 shelll python gen_wts.py -w yolov5s.pt 3.3 tensorrtx编译运行 3.3.1 vs中新...
TensorRT是英伟达官方提供的一个高性能深度学习推理优化库,支持C++和Python两种编程语言API。通常情况下深度学习模型部署都会追求效率,尤其是在嵌入式平台上,所以一般会选择使用C++来做部署。 本文将以YOLOv5为例详细介绍如何使用TensorRT的C++版本API来部署ONNX模型,使用的TensorRT版本为8.4.1.5,如果使用其他版本可能会存在...
前两篇博文分别讨论了YOLOv5检测算法的两种加速思路:采用多进程或批量检测,不过效果均收效甚微。本问将讨论使用TensorRT加速以及半精度推理/模型量化等优化策略对检测加速的实际影响。
2、推理部分 下载yolov5对应版本的包 https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov5 在这里插入图片描述 2.1、检测 1、源码模型下载 git clone-b v7.0 https://github.com/ultralytics/yolov5.git git clone-b yolov5-v7.0 https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git ...
但是在TensorRT上推理想要速度快,必须转换为它自己的engine格式文件,参数engine就是这个作用。上面的命令行执行完成之后,就会得到onnx格式模型文件与engine格式模型文件。--device 0参数表示GPU 0,因为我只有一张卡!上述导出的FP32的engine文件。 使用tensorRT推理 ...
TensorRT推理 首先创建编译CMakeLists.txt文件,然后把下面的内容copy进去: cmake_minimum_required( VERSION 2.8 ) # 声明一个 cmake 工程 project(yolov5_tensorrt_demo) # 设置编译模式 #set( CMAKE_BUILD_TYPE "Release" ) #添加OPENCV库 #指定OpenCV版本,代码如下 #find_package(OpenCV 4.5.4 REQUIRED) #...
本文主要介绍目标检测YOLOV5算法来训练自己的数据集,并且使用TensorRT来对训练好的模型进行加速推理。 环境配置 ubuntu 18.04 64bit nvidia gtx 2080Ti cuda 11.0 torch 1.7 pip install requirements.txt (手动狗头) 我用的是nvidia官方的docker镜像,下载下来直接就可以用。镜像地址:https://hub.docker.com/r/ultra...