合并后的输出是 1x56x8400,这些信息会通过框的 NMS 最终只留下有用的。 通过NMS 对 8400 个框过滤,获得 NUM 个检测框,根据框的索引查询 NUM * 51 个关键点信息。 后处理时会对关键点 xy 进行 Resize 后的图到原图的尺度还原,即 letterbox 的反操作。 除此之外,当关键点的 score 小于 0.5 时,表示这个...
图像预处理:在进行推理之前,需要对输入图像进行预处理,包括调整图像大小、归一化等操作,使其符合模型输入的要求。 推理执行:将预处理后的图像输入模型,得到预测结果。输出包括车位线的边界框和关键点位置。 后处理:对模型输出进行后处理,例如去除低置信度的预测结果、平滑关键点位置等。通过后处理,可以进一步提高检测的...
采用改进后的tensorrtx/yolov8的代码,使用TensorRT API构建优化推理引擎 支持在GPU上端到端TensorRT加速部署,包括预处理(图像resize, BGR->RGB,归一化)、网络推理在GPU上执行 提供C++和Python的TensorRT加速命令接口 分别在Windows和Ubuntu系统上做YOLOv8的TensorRT加速和部署演示 支持图片、图片文件...