Tensorrt的运行需要环境中有Opencv的编译环境,所以首先要opencv的编译 一.opencv 编译 1. 安装依赖项 2. 下载自己需要的版本 https://opencv.org/releases/ 解压后放在自己想放的目录下,在opencv-4.5.0目录下 建立 ...
TensorRT int 量化部署 yolov s . 模型 一.yolov 简介 如果说在目标检测领域落地最广的算法,yolo系列当之无愧,从yolov 到现在的 yolov ,虽然yolov 这个名字饱受争议,但是阻止不了算法部署工程师对他的喜爱,因为他确实又快又好,从kaggle全球小麦检测竞赛霸榜,到star数短短不到一年突破 k,无疑,用硬实力证明了自己。总而言之,用他,用他,用他 在我 ...
2021-08-09 17:53 0 537 推荐指数:
Tensorrt的运行需要环境中有Opencv的编译环境,所以首先要opencv的编译 一.opencv 编译 1. 安装依赖项 2. 下载自己需要的版本 https://opencv.org/releases/ 解压后放在自己想放的目录下,在opencv-4.5.0目录下 建立 ...
本篇文章授权转载于大神arleyzhang的《TensorRT(5)-INT8校准原理》https://arleyzhang.github.io/articles/923e2c40/,支持原创请查看原文。 另附GTC 2017,Szymon Migacz 的PPT Low Precision ...
1.重新编码后是如何运算得到最终结果的? (1)如何用int8表示float32的计算? 其实就是多了一个放大倍数的问题,举个例子:比如原来float32的计算为:0.1 * 0.2 + 0.3 * 0.4 = 0.14,那么使用int8计算:1*2 + 3*4 = 14,相当于原来的数值 ...
原理 为什么要使用INT8推理:更高的吞吐量/处理的fps提高以及更低的内存占用(8-bit vs 32-bit) 将FP32模型转换成INT8模型存在的挑战:更低的动态范围和精度 Consider that 32-bit floating-point can ...
深度学习中网络的加速主要有如下的几种方式: 1)设计高效且小的网络,如MobileNet系列、shuffleNet系列、VoVNet等;2)从大的模型开始通过量化、剪裁、蒸馏等压缩技术实现网络的小型化;3)在inference阶段使用特殊的计算库实现计算的加速,比如MKL、TensorRT ...
▶ 使用类封装写好的 TensorRT 模型,每个函数、类成员各司其职,而不是以前程序那样纯过程式,变量全部摊开 ● 代码,程序入口 enter.py ● 代码,矫正器 calibrator.py。核心思想是,手写一个数据生成器供 TensorRT 调用,每次从校正数据集中抽取 ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/405571578 这是那会的一篇文章,略显稚嫩哈哈: 一步一步解读神经网络编译器TVM(二)——利用TVM完成C++端的部署 转眼间过了这么久啦,神经网络量化应用已经完全实现大面积 ...
基于TensorRT 3的自动驾驶快速INT8推理 Fast INT8 Inference for Autonomous Vehicles with TensorRT 3 自主驾驶需要安全性,需要一种高性能的计算解决方案来处理极其精确的传感器数据。研究人员和开发人员创建用于自动驾驶的深度 ...