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...
TensorRT的ONNX解析器接口被封装在头文件NvOnnxParser.h中,命名空间为nvonnxparser。创建ONNX解析器对象并加载模型的代码如下: const std::string onnx_model = "yolov5m.onnx"; nvonnxparser::IParser *parser = nvonnxparser::createParser(*network, logger); parser->parseFromFile(model_path.c_str(...
在YOLOv5TensorRT/下建一个build文件 打开CMake,代码为YOLOv5TensorRT,build目录为刚才新建的build路径 然后点击Configure(下图中的路径还是写的Yolov5_Tensorrt_Win10是老项目,因为添加了东西,其实已经换成了YOLOv5TensorRT和YOLOv5TensorRT/build) 运行完以后会出现以下界面,显示配置完成,点击Generate在点击open Project会...
在模型部署中，我们使用TensorRT的C++ API，包括ILogger、IBuilder等接口。构建模型网络结构有两种方式，本文选择通过ONNX解析器自动构建。创建IBuilderConfig，设置工作空间容量和数据精度，优化模型后将其序列化到IHostMemory对象，便于后续加载和使用。为了推理，需要创建IRuntime和ICudaEngine。模型推理涉及GPU...
简介:本文将深入解析Yolov5-6.0的官方源代码,探讨其核心结构和功能。同时,我们将使用TensorRT对模型进行推理加速,并封装为易于使用的API。通过本文,读者将了解Yolov5-6.0的实现原理,掌握TensorRT推理优化技巧,并能够在实际项目中应用这些技术。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费to...
对解析出的目标做非极大值抑制(NMS)操作后,检测结果如下图所示: 总结 本文以YOLOv5为例通过大量的代码一步步讲解如何使用TensorRT框架部署ONNX模型,主要目的是希望读者能够通过本文学习到TensorRT模型部署的基本流程,比如如何准备输入数据、如何调用API用模型做推理、如何解析模型的输出结果。如何部署YOLOv5模型并不是本文...
3.2 C++代码 这里推荐Yolov4作者的darknetAB代码,代码和原始作者代码相比,进行了很多的优化,如需要运行Yolov3网络,加载cfg时,使用Yolov3.cfg即可 代码地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet 3.3 python版本的Tensorrt代码 除了算法研究外,实际项目中还需要将算法落地部署到工程上使用,比如GPU服务器使用时还需要对...
3.4 C++版本的Tensorrt代码 4. Yolov4核心基础内容 4.1 网络结构可视化 4.2 网络结构图 4.3 核心基础内容 4.3.1 输入端创新 4.3.2 Backbone创新 4.3.3 Neck创新 4.4.4 Prediction创新 5. Yolov4相关代码 5.1 python代码 5.2 C++代码 5.3 python版本的Tensorrt代码 ...
YOLOv5-Lite 详解教程 | 嚼碎所有原理、训练自己数据集、TensorRT部署落地应有尽有 作者丨ChaucerG YOLOv5 Lite在YOLOv5的基础上进行一系列消融实验,使其更轻(Flops更小,内存占用更低,参数更少),更快(加入shuffle channel,yolov5 head进行通道裁剪,在320的input_size至少能在树莓派4B上的推理速度可以达到10...
5TensorRT部署 5.1 目标检测常见的落地形式 1、TensorRT是什么 TensorRT是推理优化器,能对训练好的模型进行优化。可以理解为只有前向传播的深度学习框架,这个框架可以将Caffe,TensorFlow的网络模型解析,然后与TensorRT中对应的层进行一一映射,把其他框架的模型统一全部转换到TensorRT中,然后在TensorRT中可以针对NVIDIA自家GPU实...