上篇博文探究了一下多进程是否能够对YOLOv5模型推理起到加速作用,本篇主要来研究一下如果将图片批量送入网络中进行检测,是否能对网络的推理起到加速作用。 YOLOv5批量检测源码解析 YOLOv5在训练过程中是可以进行分批次训练(batch_size>1),然而在默认的推理过程中,却没有预留batch_size的相关接口,仍然只是单张图一张...
前两篇博文分别讨论了YOLOv5检测算法的两种加速思路:采用多进程或批量检测,不过效果均收效甚微。本问将讨论使用TensorRT加速以及半精度推理/模型量化等优化策略对检测加速的实际影响。 测试环境 测试图片分辨率:13400x9528 GPU:RTX4090 Cuda:11.7 YOLOv5版本:最新版(v7.0+) 检测策略:将整张图片直接设置img_size为(12...
此外,除了多进程/多线程之外,还有许多其他方法可以加速YOLOv5的推理过程。例如,使用更快的GPU、减小模型尺寸、使用半精度推理、导出成ONNX或OpenVINO格式等。这些方法可以单独使用,也可以结合使用以达到更好的加速效果。总结:通过实验,我们验证了多进程/多线程在YOLOv5推理过程中的加速效果。在实际应用中,我们可以根据实...
onnx --saveEngine=yolov5s.trt --workspace=4096 --fp16 五、推理测试 使用生成的TensorRT引擎进行推理测试,以验证加速效果。我们可以编写一个简单的Python脚本来加载TensorRT引擎并进行推理。在测试过程中,可以关注推理速度、精度等指标的变化。 六、INT8量化 为了进一步提升性能,我们可以对TensorRT引擎进行INT8量化。
Yolov8s.pt基准表 Latency :检测单个物体时的最小及最大延迟 (单位:ms)。 mFPS:平衡帧率 from benchmark。 mAP@:50 :可以理解为在iou阈值为50时的平均准度。 4)量化后模型推理办法 fromapiimport*fromopenvino.runtimeimportCoreimportcv2importtimefromPILimportImageimportnumpyasnpdefpredict(model,cls_maps:dic...
使用C++或Python编写推理代码来加载TensorRT引擎并进行推理。 具体操作如下所示: 一、软件环境条件 CMake(版本 3.18 或更高版本) TensorRT(V8.6.1.6:用于使用 YOLOv11 进行优化推理。) CUDA工具包(V11.8:用于 GPU 加速) OpenCV(V4.10.0:用于图像和视频处理) ...
在加速YOLOv5推理的过程中,我们可以从多个方面入手,包括利用硬件加速、软件优化、模型优化等。以下是一些详细的策略和方法: 1. 硬件加速 GPU加速: YOLOv5天生就支持在GPU上运行,特别是使用NVIDIA的GPU时,可以通过CUDA和cuDNN进行加速。确保你的环境已经安装了CUDA Toolkit和cuDNN库。 TPU和其他加速器: 虽然YOLOv5的...
sudo ./yolov5 -d yolov5s.engine ../images ⾃测加速效果如下(RTX3090): 测试图⽚为MOT17_01前10张图⽚(输⼊为640x640),第⼀项为单张图⽚推理时间(不包含数据的预处理和NMS或者其他的后处理时 间),第⼆项为GPU中所占⽤的显存。
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