python3 gen_wts.py -w weights/Yolov5s6_pose_640.pt# 生成 weights/Yolov5s6_pose_640.wts文件。注意在该docker内没有torch环境,要么在本地把pt文件转为wts,要么docker内使用 apt-get update & apt install -y git python-dev python3 python3-pip python3.8-dev cmake g++ build-essential libglib2.0-...
您好,我使用的yolov5网络结构与你给的有些许差别,按照你的createEngine_s函数修改后,可以成功转成tensorrt的engine,但检测的结果是满屏的目标框, 我应该从哪些地方查找原因呢??? 还请大牛指导指导,谢谢～～
#上热门#人工智能#yolov8YOLOV8n模型Tensorrt推理onnx和wts方式性能对比:1、目前tensorrt推理方式分为2中:以杜老为主流的调用API解析onnx对象转trt推理和以王星宇为主流的直接模型硬解析插件wts方式推理;2、onnx解析方式相对容易,调用API解析;wts模型硬解析插件方式难度大,开发插件和模型硬解析均得对模型和插件深入...
usr/bin/bash TRTEXEC=/home/jarvis/lean/TensorRT-8.6.1.6/bin/trtexec ${TRTEXEC} --onnx=rtmo-s_8xb32-600e_coco-640x640.onnx --minShapes=images:1x3x640x640 --optShapes=images:1x3x640x640 --maxShapes=images:4x3x640x640 --saveEngine=rtmo-s_8xb32-600e_coco-640x640.FP32.trtmodel...