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TensorRT-7.0.0.11.CentOS-7.6.x86_64-gnu.cuda-10.0.cudnn7.6.tar.gz
TensorRT-7.0.0.11.CentOS-7.6.x86_64-gnu.cuda-10.2.cudnn7.6.tar.gz
2021-04-11 09:01:29
214B
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YOLOv3-Torch2TRT
介绍
通过torch2trt Python API将YOLOv3和YOLOv3-tiny（PyTorch版本）转换为TensorRT模型。
安装
克隆仓库
git clone https://github.com/DocF/YOLOv3-Torch2TRT.git
下载预先训练的体重
$ cd weights/
$ bash download_weights.sh
要求
需要两个特殊的Python包：
张量
火炬2trt
由于YOLO中的升采样操作，根据torch2trt API的介绍，您需要使用插件安装该版本。
安装参考： :
检查torch2trt API
python3 check.py
推理加速
加速技术：
FP16
TensorRT
以下是TITAN xp的一些结果：
型号名称
输入尺寸
FP16
整个模式*（FPS）
骨
2021-04-07 21:02:45
5.47MB
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也可以到官网下载：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-7x-download
2021-04-06 19:16:06
650.53MB
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博客：https://blog.csdn.net/weixin_44942126/article/details/115462633
用到的mnist测试数据
2021-04-06 19:16:05
4KB
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mtcnn对齐facenet部署
项目简介
本项目参考了bubbliiiing的和两个工程，在此对作者表示感谢！
这两个工程都是keras模型，所提供的模型文件都只有权重没有网络结构，我利用作者提供的网络定义和权重文件重新生成了带有网络结构的权重文件。某个原始先只有权重的模型文件pnet.h5 ，生成包含网络结构和权重的模型文件PNET.h5 。接着用keras2onnx工具把它（ PNET.h5 ）转换成onnx模型pnet.onnx ，其他胶水部分的逻辑没什么变化。具体的转换代码请参考keras_onnx.py文件。
另外我还尝试了将keras h5模型转成tensorflow pb模型，具体代码请参考h5_to_pb.py文件。需要注意的是：每个tensorflow PB请模型单独执行h5_to_pb.py脚本生成。 （每次修改weight_file参数）
如果你想简单地测试一下mt
2021-03-31 01:46:32
2.53MB
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移动式yolov5修剪蒸馏
mobilev2-yolov5s的通道修剪和蒸馏。超轻但性能更好！ TensorRT版本===> Android版本===>
背景
yolov5s在640x640分辨率下的计算量和参数量分别为8.39G和7.07M。在速度上仍然有提升空间，通过替换backbone（mobilenetv2），通道剪枝对模型进行压缩。 。本项目以工程化为基础，主要是模型端的优化。实现了常用的剪枝和蒸馏算法，并完成了一个简单的介绍和评估。将工程可用模型转换成对应的部署版本。
基准线
数据集采用Pascal VOC，训练集= train2007 + train2012 + val2007 + val2012，测试集= test2007，基线采用mobile-yolo（imagenet预训练），如果没有特别说明，第一个模块采用重点如果特定特殊说明则可以使用替换参数，batchsize
2021-03-30 20:19:06
5.91MB
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