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...
26. --half:是否使用FP16半精度进行推理,默认为False 27. --dnn:是否使用OpenCV DNN进行ONNX 推理,默认为False* 这一部分的详细参数调整,我后面会专门写一篇学习笔记。 3.2 py语法部分 解析命令行参数:使用argparse.ArgumentParser()创建一个命令行参数解析器。 ** 添加了一系列命令行参数**,包括模型权重路径、...
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,相关对比信息如下: 使用FP32版本实现DM码检测,运行截图如下: 使用INT8版本实现DM码检测,运行截图如下: ONNXRUNTIME更多演示 YOLOv8 对象检测 C++ YOLOv8实例分割模型 C++ 推理: UNet语义分割模型 C++ 推理: Mask-RCNN实...
onnx_model (str): Path to the ONNX model."""#Build Ort sessionself.session =ort.InferenceSession(onnx_model, providers=['CUDAExecutionProvider','CPUExecutionProvider']ifort.get_device() =='GPU'else['CPUExecutionProvider'])#Numpy dtype: support both FP32 and FP16 onnx modelself.ndtype ...
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 推理过程 ...
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。
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。
(更新为 224 像素推理。) :::注意 上述操作是在 reComputer J4012 或 reComputer Industrial J4012 上运行的,并使用经过 224x224 输入尺寸训练的 YOLOv8s-cls 模型,并采用 TensorRT FP16 精度。同时,在使用 TensorRT 导出的模型时,请确保在推理命令中传递参数imgsz=224,因为推理引擎默认接受 640 像素的图像尺...
标签7 显卡选择:在进行推理时是否使用显卡,默认勾选(使用显卡); 标签8 半精度选择:启用半精度(FP16)推理,可加快支持的 GPU 上的模型推理速度,同时将对精度的影响降至最低,默认不勾选(不适应半精度); 标签9 图片推理尺寸: 在推理时将推理图片固定的尺寸; 标签10 数据集的配置文件:数据集在训练时的配置文件...