模型部署 安裝 保證CUDA和pytorch安裝好的基礎上,將YOLOv5的源碼拷到本地。 在Anaconda的shell里面,安裝官方給好的配置文件requirements.txt。 在下載好的YOLOv5源碼的目錄下執行。 報錯 ...
這兩天部署了好多模型,記錄一下。代碼鏈接。 onnxruntime在第一張圖的推理上比opencv快很多,但在后面的圖上略微慢了一點。 不同的模型的部署時的輸出不同,處理時需要對輸出比較了解,下面分別處理了目標檢測 語義分割和分類模型的輸出。 onnxruntime模型部署 例 :onnxruntime部署PP HumanSeg語義分割模型 根據博客的代碼做了一點補充:多圖並行推理 . 生成模型時 ...
2022-04-11 21:25 0 6003 推薦指數:
模型部署 安裝 保證CUDA和pytorch安裝好的基礎上,將YOLOv5的源碼拷到本地。 在Anaconda的shell里面,安裝官方給好的配置文件requirements.txt。 在下載好的YOLOv5源碼的目錄下執行。 報錯 ...
最近嘗試使用onnx來部署torch模型,發現還是有一些坑的: 1、盡量使用經典模型結構,模型的輸入不要增加內容(比如bert的輸入增加一個label_ids),這會導致onnx模型的輸入無法識別label_ids 解決方法:如果模型魔改又需要部署,那只能自己寫導出為onnx的代碼 ...
1. Description - 說明 mxnet2onnx是一款將訓練好的mxnet模型轉換成以onnx格式保存的模型轉換工具。 2. mxnet2onnx接口 onnx_mxnet.export_model(sym, params, [input_shape ...
上圖標簽信息出錯,越界了,具體地:ROI高度居然比圖像高度還要大,顯然不合理 訓練數據:從resnet18轉為適用於yolo系列的功能代碼,文件名:TrainLabelToY ...
通常我們在訓練模型時可以使用很多不同的框架,比如有的同學喜歡用 Pytorch,有的同學喜歡使用 TensorFLow,也有的喜歡 MXNet,以及深度學習最開始流行的 Caffe等等,這樣不同的訓練框架就導致了產生不同的模型結果包,在模型進行部署推理時就需要不同的依賴庫,而且同一個框架 ...
yolov5的4.0版本也是更新了有一段時間了,具體更新內容如下; nn.SiLU() activations replace nn.LeakyReLU(0.1) and nn.Hardswish() activations throughout the model ...
# coding=utf-8 import sys sys.path.append('../yolov5') import torch weights_file = your_path+'best.pt' ckpt = torch.load(weights_file) print ...