最近手头有一个目标检测的项目,开发过程中用到了 YOLOv7-tiny 模型,并且使用 C++ 部署,将踩过的坑总结一下,欢迎各位与我讨论。 TensorRT 是 nvidia 家的一款高性能深度学习推理 SDK。此 SDK 包含深度学习推理优化器和运行环境,可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。在推理过程中,基于 TensorRT 的应用程序...
parser.add_argument('--weights',type=str, default='./yolor-csp-c.pt',help='weights path') parser.add_argument('--img-size', nargs='+',type=int, default=[640,640],help='image size')# height, widthparser.add_argument('--batch-size',type=int, default=1,help='batch size') parser...
$ cd cpp $ mkdir build && cd build $ source '~/intel/openvino_2022.1.0.643/bin/setupvars.sh' $ cmake .. 执行推理任务: $ yolov7 yolov7.onnx data/horses.jpg 'CPU' Python示例 执行推理任务: $ python python/main.py -m yolov7.onnx -i data/horse.jpg 5.测试结果 运行推理示例后...
通过简化的开发工作流程,OpenVINO™可赋能开发者在现实世界中部署高性能应用程序和算法。 在推理后端,得益于 OpenVINO™ 工具套件提供的“一次编写,随处部署”特性,转换后的模型能够在不同的英特尔硬件平台上运行,无需重新构建,有效简化了构建与迁移过程。此外,为了支持更多的异构加速单元,OpenVINO™的runtime api底...
基于压缩训练后的模型,开发者可以直接使用FastDeploy推理部署套件完成部署落地。在使用FastDeploy部署时,开发者可以根据需要,使用一行代码切换Paddle Inference、Paddle Lite、TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime和RKNN等不同后端,来实现不同硬件的部署落地。 05
注:由于该示例中提供的CMakeList使用OpenCV的默认路径,因此需要在完成OpenCV的编译后,执行make install命令。 ·Python环境依赖 $ pip install -r python/requirements Python环境的安装相对简单,只需通过pip命令行工具进行依赖安装 2.预训练模型下载 可以从官方github仓库提供的链接中下载基于COCO数据集的YOLOv7预训练模...
kaggle的小麦头检测的数据集下载链接:https://www.kaggle.com/c/global-wheat-detection 这里值得注意的是,Yolov5的开源许可是GPL-3.0 License不满足Kaggle比赛的要求,因此不能在Kaggle比赛中使用,本文只是为了做个训练示范。 2.1、创建数据集的配置文件dataset.yaml ...
为降低企业成本,工程师们一直在探索各类模型压缩技术,来产出“更准、更小、更快”的AI模型部署落地。而在自然语言处理领域(NLP)中,随着模型精度的不断提升,模型的规模也越来越大,例如以BERT、GPT为代表的预训练模型等,这成为企业NLP模型部署落地的拦路虎。
c) 蒸馏训练:教师模型通过蒸馏 loss 监督原模型的稀疏训练或量化训练,完成模型压缩的过程。 图 量化蒸馏训练技术动图 ACT还支持更多功能,包括离线量化超参搜索、算法自动组合和硬件感知等,来满足CV和NLP模型的各类压缩需求。功能详情以...
py --config-file configs/wearmask/darknet53.yaml --input ./datasets/wearmask/images/val2017 --opts MODEL.WEIGHTS output/model_0009999.pth实例分割python demo.py --config-file configs/coco/sparseinst/sparse_inst_r50vd_giam_aug.yaml --video-input ~/Movies/Videos/86277963_nb2-1-80.flv -c ...