source:输入源的目录,可以是图像或视频文件。 conf:目标检测的对象置信度阈值。只有置信度高于此阈值的对象才会被检测出来。默认值为0.25。 iou:非极大值抑制(NMS)的交并比(IoU)阈值。用于在重叠较大的候选框中选择最佳的检测结果。默认值为0.7。 half:是否使用半精度(FP16)进行推理。半精度可以减少计算量,但可能...
在这里,我们可以把平均延迟看作是3.2ms,换算成313FPS。 如果你也想在FP16精度下运行,你可以执行如下命令: ./trtexec --onnx=/home/nvidia/yolov8s.onnx --saveEngine=/home/nvidia/yolov8s.engine --fp16 要检查YOLOv8模型的默认PyTorch版本的性能,你可以简单地运行推理并检查延迟,如下所示: yolo detect pre...
imgsz 640 输入图像尺寸 根据数据集图像大小和硬件限制(如 GPU 内存)调整 half False 使用 半精度(FP16) 半精度可以减少计算量,但可能会牺牲一些精度 device None 运行设备,如device = 0或device = cpu 根据硬件资源分配合适的设备 max_det 300 每个图像的最大检测数 根据实际应用场景和性能需求调整 vid_stride...
将ONNX模型转换为静态batchsize的TensorRT模型,如下所示: trtexec.exe --onnx=best.onnx --saveEngine=best.engine --fp16 时间大概需要三五分钟才能完成构建。 也可以使用TensorRT的C++代码进行进行转换,具体代码如下: 3.3 python版本TensorRT 3.3.1、创建context 3.3.2 输入输出在host和device上分配内存 3.3.3 ...
相比于INT8量化,FP16量化不需要进行校准,因为FP16在浮点数表示中的精度比INT8更高。因此,FP16量化可以在不牺牲太多精度的情况下,显著减少存储和计算成本。在TensorRT中,可以通过设置相应的标志来启用FP16量化。 FP16量化不需要校准的原因是它不会改变权重和偏置的数据类型,而只是减小了它们的存储精度。在FP16量化中...
实现FP16量化的代码如下: INT8量化 最简单的量化方式是动态量化与静态量化。选择感知训练量化机制,即可根据输入ONNX格式模型生成INT8量化模型,代码如下: 案例说明 YOLOv8自定义模型ONNXINT8量化版本对象检测演示 以作者训练自定义YOLOv8模型为例,导出DM检测模型大小为,对比导出FP32版本与INT8版本模型大小,相关对比信息...
half:是否使用半精度(FP16)进行推理。半精度可以减少计算量,但可能会牺牲一些精度。默认值为False。 device:模型运行的设备,可以是cuda设备(cuda device=0/1/2/3)或CPU(device=cpu)。 show:是否显示检测结果。如果设置为True,则会在屏幕上显示检测到的对象。默认值为False。
LabVIEW 结合AI 算法进行机器视觉处理。本视频来自于VI Robotics,(LabVIEW 虚拟仪器开发者论坛核心成员)。, 视频播放量 875、弹幕量 0、点赞数 20、投硬币枚数 2、收藏人数 5、转发人数 2, 视频作者 LabVIEW开发者论坛, 作者简介 NI(美国国家仪器) 认证讲师,CLD 认证
速度不像精度很快就能复现证明的,鉴于各大 YOLO 模型发布的测速环境也不同,还是得统一测试环境进行实测。上图是飞桨团队在飞桨框架对齐各大模型精度的基础上,统一在TeslaT4上开启TensorRT以 FP16 进行的测试。 另外需要注意的是,各大 YOLO 模型发布的速度只是纯模型速度,是去除 NMS(非极大值抑制)的后处理和图片前...
half: 使用 FP16 半精度推理,即指定是否使用 FP16 半精度推理。 dnn: 使用 OpenCV DNN 进行 ONNX 推理,即指定是否使用 OpenCV DNN 进行 ONNX 推理。 vid_stride: 视频帧率步长,即指定在推理视频时跳过的帧数。 4.2 train.py(训练) weights: 模型权重路径,即指定要加载的初始权重文件的路径。