3. 根据部署平台配置环境 服务器:通常具有强大的计算能力和存储资源,适合运行复杂的模型和处理大量数据。确保安装了最新版本的PyTorch和其他必要的库。 边缘设备:可能需要针对特定硬件进行优化,如使用TensorRT或ONNX Runtime等推理引擎来提高性能。 移动设备:需要编译适用于移动平台的YOLOv7版本,如使用NCNN或Tengine等轻量...
ncnn部署检测和分割实现。…阅读全文 赞同5添加评论 分享收藏喜欢 yolov7华强买瓜 王大队长 Ai infra 最近yolov7出来了,于是用yolov7对华强买瓜进行调试,项目地址:https://github.com/WongKinYiu/yolov7阅读全文 赞同53 条评论 分享收藏喜欢 举报 如...
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、冠军方案和学术前沿算法,并提供配置化的网络模块组件、十余种数据增强策略和损失函数等高阶优化支持和多种部署方案,在...
Location loss,定位损失,采用的是CIoU loss,注意只计算正样本的定位损失。 部署 yolov5 v6.0(不含)之前的版本由于使用了Focus层,对部署造成了很大的不变,需要很多复杂的操作,详见详细记录u版YOLOv5目标检测ncnn实现, 具体修改步骤如下目标检测 YOLOv5 转ncnn移动端部署 // 1.导出onnx python models/export.py...
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、冠军方案和学术前沿算法,并提供配置化的网络模块组件、十余种数据增强策略和损失函数等高阶优化支持和多种部署方案,在...
测试数据均使用高通骁龙865(4*A77 + 4*A55)处理器batch size为1, 开启4线程测试,测试使用NCNN预测库,测试脚本见MobileDetBenchmark PP-PicoDet及PP-YOLO-Tiny为PaddleDetection自研模型,其余模型PaddleDetection暂未提供 模型库 1. 通用检测 PP-YOLOE+系列 推荐场景:Nvidia V100, T4等云端GPU和Jetson系列等边缘...