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...
在训练阶段,比如网络输入的尺寸608×608,但我数据的尺寸是大小不一的,一般方法是直接同一缩放到标准尺寸,然后填充黑边,如下图所示: 但如果填充的比较多,则存在信息冗余,影响推理速度。Yolov5在推理阶段,采用缩减黑边的方式,来提高推理的速度。在代码datasets.py的letterbox函数中进行了修改,对原始图像自适应的添加最...
图像高度上两端的黑边变少了,在推理时,计算量也会减少,即目标检测速度会得到提升。 下面根据上图进行计算一下,主要是展示推理时的计算: 计算缩放比例 原始图像的尺寸为640×427,与640的输入尺寸计算得到2个缩放系数分别为1.0和1.499,这里选择较小的1.0参与缩放计算; 计算缩放后的尺寸 这里将原始尺寸乘以缩放系数1.0...
只是在测试,使用模型推理时,才采用缩减灰边的方式,提高目标检测,推理的速度。为什么np.mod函数的后面用32?因为Yolov5的网络经过5次下采样,而2的5次方,等于32。所以至少要去掉32的倍数,以免产生尺度太小走不完stride的问题,再进行取余。 2模型架构 目标检测全流程 YOLOv5 Lite-E模型架构图 3.1 去除Focus层 为了...
但Yolov5代码中对此进行了改进,也是Yolov5推理速度能够很快的一个不错的trick。作者认为,在项目实际使用时,很多图片的长宽比不同。因此缩放填充后,两端的黑边大小都不同,而如果填充的比较多,则存在信息冗余,影响推理速度。 图像高度上两端的黑边变少了,在推理时,计算量也会减少,即目标检测速度会得到提升。
在常用的目标检测算法中,不同的图片有不同的长度和宽度,因此常用的方法是将原始图片缩放到标准尺寸,然后发送到检测网络中。Yolo算法中常用416×416,608×608等尺寸。 但Yolov5代码改进了这一点Yolov5推理速度可以很快很好trick。作者认为,在项目的实际使用中,许多图片的长度和宽度比是不同的。因此,收缩和填充后,两...
新增YOLOX目标检测模型,支持nano/tiny/s/m/l/x版本,x版本COCO val2017数据集精度51.8%。 更多版本发布 简介 PaddleDetection为基于飞桨PaddlePaddle的端到端目标检测套件,内置30+模型算法及250+预训练模型,覆盖目标检测、实例分割、跟踪、关键点检测等方向,其中包括服务器端和移动端高精度、轻量级产业级SOTA模型、冠军...
YoloV5-Lite目标检测之“安装推理”Leave a reply 1 安装 conda activate py38 git clone https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite pip install -r requirements.txt 2 下载预训练的权重 预训练权重可以在官网下载,我这里下载的是v5lite-s 3 推理 图片推理 python3 ./detect.py --weights ./weights/v5lite-...
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实施优化策略,并...
但Yolov5代码中对此进行了改进,也是Yolov5推理速度能够很快的一个不错的trick。作者认为,在项目实际使用时,很多图片的长宽比不同。因此缩放填充后,两端的黑边大小都不同,而如果填充的比较多,则存在信息冗余,影响推理速度。 图像高度上两端的黑边变少了,在推理时,计算量也会减少,即目标检测速度会得到提升。