yolov5 trt
时间: 2023-09-02 11:08:16 浏览: 59
关于yolov5 trt,可以采用以下步骤进行操作:
1. 首先,根据提供的Github链接(https://github.com/ultralytics/yolov5),将yolov5的工程下载下来并运行通。
2. 接着,修改模型(models/yolo.py)来适应你的需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Yolov5的3种tensorRT加速方式及3090测评结果(C++版和Python torchtrt版)](https://blog.csdn.net/qq_34919792/article/details/120650792)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题
yolov5 trt部署
要将Yolov5部署到TensorRT中,需要执行以下步骤:
1. 将`gen_wts.py`文件复制到Yolov5的根目录下,使用命令`cp tensorrtx/yolov5/gen_wts.py yolov5` [1。
2. 进入Yolov5的根目录,使用命令`cd yolov5` [2。
3. 激活之前创建的conda虚拟环境,使用命令`conda activate yolov5` [2。
4. 生成`yolov5s.wts`文件,使用命令`python gen_wts.py -w yolov5s.pt -o yolov5s.wts` [2。
5. 进入工作目录,使用命令`cd myworkspace` [3。
6. 将`yolov5s.wts`文件复制到TensorRT的Yolov5路径下,使用命令`cp yolov5/yolov5s.wts tensorrtx/yolov5` [3。
7. 进入TensorRT的Yolov5路径,使用命令`cd tensorrtx/yolov5` [3。
现在,你已经完成了Yolov5的TensorRT部署。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [triton部署yolov5笔记(三)](https://blog.csdn.net/weixin_41796280/article/details/126160238)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
yolov5 trt加速
对于YOLOv5模型的TensorRT加速,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 导出ONNX模型:首先,将YOLOv5模型转换为ONNX格式。您可以使用`export.py`脚本从PyTorch模型中导出ONNX模型。确保已安装必要的依赖项并按照YOLOv5官方文档中的说明操作。
2. 使用TensorRT优化:使用TensorRT进行优化可以显著提高推理性能。您可以使用TensorRT Python API加载导出的ONNX模型,并应用优化技术,如FP16精度、批量大小设置等。请参考NVIDIA官方文档以了解如何使用TensorRT进行优化。
3. 构建TensorRT引擎:在应用程序中使用TensorRT引擎进行推理。通过加载优化后的模型并创建TensorRT引擎,您可以在推理过程中获得更高的性能。
4. 执行推理:使用构建的TensorRT引擎进行推理。将输入数据提供给引擎,然后获取输出结果。
需要注意的是,TensorRT加速需要使用NVIDIA GPU并且安装相应的驱动程序和CUDA工具包。此外,确保您已按照YOLOv5和TensorRT的要求设置和配置您的环境。
这些是一般步骤,具体实现细节可能因环境和具体需求而有所不同。建议您参考YOLOv5和TensorRT的官方文档以获取更详细的指导。