由于yolox_nano是一个小模型,大小只有7MB,每次训练迭代非常快,而数据加载跟不上GPU的速度,导致GPU利用率较低; 此外,yolox使用的 Mosaic 数据增强方式以及其它增强方式需要消耗一定的时间。 优化建议: 1.增加data_num_workers数量。 修改YOLOX/yolox/exp/yolox_base.py文件,在"__init__ "函数增加self.data_n...
从验证指标可以看出,YOLOX训练过程中,最后15个epoch关闭了图像增强,验证集指标反而显著提高。由此我们可以得到一些启发,如果实际部署场景和训练场景比较类似的情况下,关闭mosaic、mixup等数据增强,可能是更好的选择。具体是否如此,我还会做进一步的验证。 关闭数据增强训练模型 关闭mosaic以及mixup数据增强后,训练yolo-Nano...
于,在所述YOLOX‑nano模型中,将输入YOLOX‑nano模型的图像数据输入到输入层,统一图像 尺寸并基于Focus结构进行切片和卷积操作;基于骨干网络CSPDarknet提取图像中的特征 信息,输出多个尺度的特征图;由特征金字塔融合多个尺度的特征图,过滤空间上的信息冲 突;最后多尺度预测层采用解耦头,通过回归分支和分类分支分别预...
jetson nan..移植成功yolox到jetson正常运行支持自有数据集从训练到输出模型、转换模型并在jetson nano中通过tensorrt推理成功基于pytorch的ssd yolox目标检测算法训练、算法性能
训练x nano模型的基本流程是类似于训练x small模型的,需要在两个文件基础上进行修改和新建。其中一个文件是在esp example yellow_x_work目录下新建的,另一个文件是在exp_default目录下的natural文件。这两个文件定义了class exc继承于myexc,其中unit函数对inner进行赋值
编译成功好需要将onnx模型转换成ncnn模型,所以将刚才生成的yolox_sim.onnx模型拷贝到build/tools/onnx文件夹中,然后执行如下语句: ./onnx2ncnn yolox_sim.onnx yolox.param yolox.bin 1. 得到如上输出,不过不要紧,这是focus模块转换的报错,ncnn中已经实现了focus,只需要按照如下修改,打开yolox.param文件,修...
为了在嵌入式设备如Jetson Nano上实现实时目标检测,我们需要使用TensorRT对YOLOX模型进行优化。下面将详细介绍在Jetson Nano上使用TensorRT部署YOLOX的流程。 一、准备工作 首先,我们需要准备以下物品和环境: Jetson Nano设备:Jetson Nano是一款低功耗、高性能的嵌入式AI计算平台,适合用于部署YOLOX模型。 JetPack安装:在...
舌头分割。基于yolov8nano,有数据集可以训练,得到pt模型,转换成onnx,给opencv调用,支持c++,python,android开发,每帧cpu120毫秒左右,dnn设置opencl能加速一倍,只依赖opencv。算法是自己写的,可以定制。获取效果测试,满意后再下单,一经付款发货,概不退货,严禁以质量问题,拒绝调试、收不到货申请退款套取源码...
The ModuleNotFoundError: No module named ‘yaml’ 直接: pip3 install pyyaml 安装好之后继续执行上面得检测脚本,直到成功为止。最终运行成功显示如下: 视频文件也可以得: 然后我把一个自定义训练好的模型,部署到nano上去了,发现也是可以直接推理,显示如下:...
经测试,该模型在Jetson Nano上可实现在检测算法和多目标跟踪算法同时加持情况下高达30fps的帧率(检测四种目标),准确率可达90%以上(接近yolov5)。 详细教程请进入resnet10-ros-deepstream 最终视频检测效果请进入resnet10-ros-deepstream检测 加入目标跟踪器视频检测效果请进入Jetson NX resnet10-ros-deepstream+目标...