在Jetson上安装arm版的TensorRT后可以使用trtexec将onnx模型文件生成推理引擎,使用方法如下: --onnx代表输入的模型文件, --fp16代表使用半精度浮点类型数据,--saveEngine代表保存的推理引擎名称。使用trtexec -h可以查看更多参数说明。执行结束后可以得到类似如下的性能结果报告: 如果最后显示为PASSED则代表推理引擎生成成...
这期视频是用yolov5的模型转换功能将pt模型文件转换成tflite模型文件后,移植到tflite的官方Android程序里面的教程视频,如有不严谨的地方欢迎指出, 视频播放量 7489、弹幕量 0、点赞数 97、投硬币枚数 92、收藏人数 357、转发人数 63, 视频作者 凯旋SaMa, 作者简介 评论区u
目前模型部署框架则有NVIDIA推出的TensorRT,谷歌的Tensorflow和用于ARM平台的tflite,开源的caffe,百度的飞桨等。 在AIOT、移动设备以及自动驾驶等领域,出于成本和性能方面的考虑,可能无法使用高性能的GPU服务器,因此NVIDIA推出了Jetson NX,...
这个教程用来解释如何导出一个训练好的OneFlow YOLOv5模型到 ONNX。欢迎大家到这里查看本篇文章的完整版本：https://start.oneflow.org/oneflow-yolo-doc/tutorials/06_chapter/export_onnx_tflite_tensorrt.html 2 开始之前 克隆工程并在 Python>3.7.0 的环境中安装 requiresments.txt , OneFlow 请选择 nightly ...
yolov5s.pb # TensorFlow GraphDef yolov5s.tflite # TensorFlow Lite yolov5s_edgetpu.tflite # TensorFlow Edge TPU 6. ONNX Runtime 推理 基于onnx 模型使用 onnxruntime 进行推理: python3 detect.py --weights ../yolov5s/yolov5s.onnx 输出: detect: weights=['../yolov5s/yolov5s.onn...
在您的Activity中,写下以下代码以加载并使用TFLite模型进行推理: importandroid.app.Activity;importandroid.os.Bundle;importorg.tensorflow.lite.Interpreter;publicclassMainActivityextendsActivity{// 声明TFLite解释器privateInterpretertflite;@OverrideprotectedvoidonCreate(BundlesavedInstanceState){super.onCreate(savedIns...
代码运行转换后,在models文件夹里面,可以看到转换后的yolov5s-fp16.tflite模型。 当然,在运行过程中,如果有提示缺少一些库文件的报错,可以自行安装一下。 接触过AI项目的同学也知道,模型权重的数值有float32、float16、int8,从float32->in8,模型精度略有下降的同时,可以带来推理速度的几倍提升。 大白这里主要采...
当我们对数据建模时，首先应该建立一个标准基线方案，然后再通过优化对该方案进行修改。在项目的第一部分...
'tflite': 'load_tflite', 'onnx': 'load_onnx', 'darknet': 'load_darknet', 'pytorch': 'load_pytorch', 'mxnet': 'load_mxnet', 'rknn': 'load_rknn', } yaml_file = './config.yaml' def main(): with open(yaml_file, 'r') as F: ...