随笔分类 - 深度学习
摘要:其他模型转paddle,PaddlePaddle/X2Paddle: Deep learning model converter for PaddlePaddle. (『飞桨』深度学习模型转换工具) (github.com) 方式一,api转换,X2Paddle/x2paddle_api.md at
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摘要:由于官方已经编译好的opencv版本较旧,所以本地编译。 除了指定opencv路径以外(不指定会自动下载,版本较旧),其他所有按官方步骤进行 FastDeploy/build_on_win_with_gui.md at release/1.0.5 · PaddlePaddle/FastDeploy
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摘要:版本: TensorRT-8.5.3.1.Windows10.x86_64.cuda-11.8.cudnn8.6 cuda_11.8.0_522.06_windows cudnn-windows-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive Zlib OpenCV 4.7.0 安装
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摘要:无论用tensorrt,还是onnxruntime部署。这三个都得下载配置,推荐都放到相应的cuda路径里(含dll的文件夹、含lib的文件夹)。 推荐先下载tensorrt或者onnxruntime,这样可以知道所需的cuda、cudnn版本。 1、cuda(以11.8为例) 下载地址:CUDA
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摘要:weights——YOLO darknet的模型格式 pth、pt——Pytorch的模型格式 ckpt——tenserflow的模型格式
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摘要:OpenCV里可以直接使用的模型: readNetFromTorch # 注意是torch而不是pytorch,所以要的模型是.t7格式的。 readNetFromTensorflow readNetFromONNX readNetFromCaffe readNetFromDarknet 案例: O
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摘要:1、下载 NVIDIA TensorRT 8.x Download | NVIDIA Developer EA是提前发布的不稳定版本,GA是经过完备测试的稳定版 解压后,我放到了C盘 从名字可以看出对应的cuda版本、cudnn版本。下载对应的cuda、cudnn。onnxruntime、cuda、
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摘要:可以自己编译,也可以省事用已有的。注意版本对应。 下载地址: cuDNN(进去就知道下载的CUDA版本了):cuDNN Archive | NVIDIA Developer CUDA:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer ,把下载链接里的.com改为.cn,
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摘要:Yolov5家族模型从小到大:n、s、m、l、x 下载地址 https://github.com/ultralytics/yolov5/releases YOLOv5结构讲解 https://blog.csdn.net/moxibingdao/article/details/107704462 深入
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摘要:改变亮度、对比第、角度、镜像 from PIL import ImageEnhance import os import numpy as np from PIL import Image def brightnessEnhancement(root_path,img_name):#亮度增强 ima
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摘要:pytorch训练yolov5s.pt,之后转onnx。 以检测条形码为例,1分类问题,训练yolov5s.pt。 1、github上下载yolov5程序以及pt模型文件,https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 2、data文件夹里,images
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摘要: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:微软,亚马逊 ,Fac
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