步骤1：准备YOLOv8模型 首先，加载YOLOv8模型，并设置训练环境以使用PyTorch的量化工具。我们还需要从yolov8模块中导入YOLOv8类，并创建一个模型实例。此外，为了指定量化配置，我们将使用get\_default\_qat\_qconfig函数获取默认的量化配置，并将其分配给模型的qconfig属性。最后，调用prepare\_qat函数准备模型进行QAT。
生成掩码:如果涉及分割任务,还需要生成相应的掩码。 importalbumentationsasAfromalbumentations.pytorch.transformsimportToTensorV2# 定义图像增强策略transform=A.Compose([A.Resize(height=640,width=640),A.HorizontalFlip(p=0.5),A.Normalize(mean=(0.485,0.456,0.406),std=(0.229,0.224,0.225)),ToTensorV2()]) 在...
2. 导出YOLOv8模型为ONNX格式 使用PyTorch等工具训练好的YOLOv8模型,可以通过TorchScript或PyTorch自带的导出工具转换为ONNX格式。确保Opset版本不低于10,因为低于10的版本可能不支持量化操作。 3. 进行模型量化 使用ONNX Runtime提供的量化工具进行模型量化。以下是一个使用动态量化将YOLOv8模型转换为INT8格式的示例代...
向右滑动查看完整代码 然后下载及加载相应的 PyTorch 模型；from ultralytics import YOLO MODEL_NAME = "yolov8n" model = YOLO(f'{MODEL_NAME}.pt') label_map = model.model.names 向右滑动查看完整代码 定义测试图片的地址，获得原始 PyTorch 模型的推理结果；IMAGE_PATH = "../data/image/coco_bike...
然后下载及加载相应的PyTorch模型。 1. from ultralytics import YOLO 2. 3. MODEL_NAME = "yolov8n" 4. 5. model = YOLO(f'{MODEL_NAME}.pt') 6. 7. label_map = model.model.names 定义测试图片的地址,获得原始PyTorch模型的推理结果
前面导出的模型,还需要通过toolkit2转换成rknn模型,toolkit2的安装参考下前面环境安装章节。我们参考 rknn_model_zoo仓库 的例程,编译下模型转换程序,将torchscript模型(需要注意load_pytorch导入的模型后缀是.pt,模型需要重新命名)转换成rknn模型。pt2rknn.py(参考配套例程)...
模型加载 是指将转换前的模型加载到程序中,目前 RKNN 支持 ONNX、PyTorch、TensorFlow、Caffe 等模型的加载转换。值得一提的是,模型加载是整个转换过程中的关键步骤,这一步允许工程人员自行指定模型加载的输出层和输出层名称,这决定了原始模型哪些部分参与了模型转换过程。 RKNN 模型构建 用于指定模型是否进行量化、并...
pytorch-quantization==2.1.2 pytz==2023.3.post1 PyWavelets==1.4.1 PyYAML==6.0.1 pyzmq @ file:///croot/pyzmq_1686601365461/work qrcode==7.4.2 rapidfuzz==3.5.2 referencing==0.30.2 reportlab==3.6.13 requests==2.28.1 requests-oauthlib==1.3.1 ...
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ conda config --set show_channel_urls yes pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 下载Cuda和cuDNN 使用cmd的nvidia-smi命令查看当前显卡支持的最高版本Cuda。
开始使用 YOLOv8 的最快方式是使用 YOLOv8 提供的预训练模型。然而,这些是 PyTorch 模型,因此在 Jetson 上进行推理时将仅利用 CPU。如果您希望在 Jetson 上运行 GPU 时获得这些模型的最佳性能,可以通过遵循本 wiki 的这一部分将 PyTorch 模型导出到 TensorRT。