无论用什么框架训练的模型,推荐转为onnx格式,方便部署。 支持onnx模型的框架如下: TensorRT:英伟达的,用于GPU推理加速。注意需要英伟达GPU硬件的支持。 OpenVino:英特尔的,用于CPU推理加速。注意需要英特尔CPU硬件的支持。 ONNXRuntime ...
https: mp.weixin.qq.com s gjQxtc QUI zVRV pSWag 旷视科技开源了内部目标检测模型 YOLOX,性能与速度全面超越YOLOv 早期版本 如此神奇原因在于模型结构的修改,下图说明了改了什么地方: 把原来的耦合头部,通过 x 卷积解耦成两个并行的分支,经过一系列处理之后最终取得精度与速度双提升。实验对比结果如下: 论文与代码模型下载地址: https: ar ...
2022-04-14 16:38 1 3322 推荐指数:
无论用什么框架训练的模型,推荐转为onnx格式,方便部署。 支持onnx模型的框架如下: TensorRT:英伟达的,用于GPU推理加速。注意需要英伟达GPU硬件的支持。 OpenVino:英特尔的,用于CPU推理加速。注意需要英特尔CPU硬件的支持。 ONNXRuntime ...
1.导出onnx 环境pycharm+onnx1.7.0+torch1.7.1+cuda11.0 使用:python3 tools/export_onnx.py --output-name yolox_s.onnx -n yolox-s -c yolox ...
https://mp.weixin.qq.com/s/uRsYixCpIwY_7bKAIvnZOg 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 我把YOLOv5最新版本的模型分别用OpenCV DNN(Python、C++)部署、OpenVINO ...
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 ...
这里介绍下, 如何下载和编译 OpenVINO 利用 Benchmark 进行性能评估 如何利用 OpenVINO 提供的 Mutli-device Plugin 将模型加载到多个设备上 OpenVINO 专注于物联网场景,对于一些边缘端的低算力设备,借助 ...
ONNXRuntime,深度学习领域的神经网络模型推理框架,从名字中可以看出它和 ONNX 的关系:以 ONNX 模型作为中间表达(IR)的运行时(Runtime)。 本文许多内容翻译于官方文档:https://onnxruntime.ai/docs/reference ...
目录 前言 准备工作 构造 InferenceSession 对象 & 初始化 让模型 Run 总结 前言 在上一篇博客中:【推理引擎】ONNXRuntime 的架构设计,主要从文档上对ONNXRuntime的执行流程进行了梳理,但是想要 ...
之前对bert轻量化,显存占用减少一半。但是推理速度仍然没多大变化。因此 计划通过tensorRT完成模型的推理加速。 轻量化之前链接: https://www.cnblogs.com/dhName/p/12628828.html 1. 首先,了解一下tensorTR是干什么 ...