从hebing文件夹中挑选到f2文件夹9000张图片,并生成训练依赖的txt文件。 使用训练之后的模型通过TensorRT加速 首先将yolo7的代码进行修改 修改./model/yolo.py中的Detect类的forward函数如下: defforward(self, x):#x = x.copy() # for profilingz = []#inference ou
1、yolov5和yolov8的区别2、anchor_based 和 anchor_free的区别3、问了一些模型加速、剪枝、量化的方法4、具体的加速方法5、对目前多模态大模型的方法6、说一下bert的网络结构和训练方式7、说一下clip模型的训练方式8、bert的下游任务9、sft 指令微调10、对 llava 的了解11、sft 微调指令#多模态大模型 #大...
我们开始了逐代码解析,另外我们最新的优化结果预计本周内也可以得到展示,我们可以在原始的yolov5基础上通过几个简单的优化做到10%以上的性能加速,具体来说对于yolov5s 3080ti fp32模式我们相比于官方yolov5训练coco数据集可以节省7个小时。欢迎star本项目获取后续结果。