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1.超详细!源码手把手教你使用YOLOX进行物体检测(附数据集)
2.Pytorch量化+部署

openvino源码详解

超详细!详解手把手教你使用YOLOX进行物体检测(附数据集)

       手把手教你使用YOLOX进行物体检测详解

       YOLOX是源码一个由旷视开源的高效物体检测器,它在年实现了对YOLO系列的详解超越,不仅在AP上优于YOLOv3、源码YOLOv4和YOLOv5,详解源码类网站源码而且在推理速度上具有竞争力。源码YOLOX-L版本在COCO上以.9 FPS的详解速度达到了.0%的AP,相较于YOLOv5-L有1.8%的源码提升,并支持ONNX、详解TensorRT、源码NCNN和Openvino等多种部署方式。详解本文将逐步指导你进行物体检测的源码配置与实践。

       1. 安装与环境配置

       从GitHub下载YOLOX源码至D盘根目录,详解用PyCharm打开。源码

       安装Python依赖,包括YOLOX和APEX等。微信商城 php 源码

       确认安装成功,如出现环境问题,可参考相关博客。

       验证环境,通过下载预训练模型并执行验证命令。

       2. 制作数据集

       使用VOC数据集,通过Labelme标注并转换为VOC格式。可参考特定博客解决环境问题。互刷平台源码 php

       3. 修改配置文件

       -

       调整YOLOX_voc_s.py中的类别数和数据集目录。

       修改类别名称和测试路径,确保文件路径正确。

       4. 训练与测试

       -

       推荐命令行方式训练,配置参数并执行命令。

       测试阶段,修改__init__.py和demo.py,适用于单张和批量预测。ios 完整项目源码

       5. 保存测试结果与常见错误处理

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       添加保存测试结果的功能,解决DataLoader worker异常退出问题。

       处理CUDNN error,调整相关命令参数。

       阅读完整教程,你将能够顺利地在YOLOX上进行物体检测,并解决可能遇到的问题。想了解更多3D视觉技术,邮件客户端源码欢迎加入3D视觉开发者社区进行交流和学习。

Pytorch量化+部署

       量化

       在Pytorch中,量化有三种主要方式:模型训练后的动态量化、模型训练后的静态量化以及模型训练中的量化(Quantization Aware Training,QAT)。

       部署

       部署主要分为两个方向:对于Nvidia GPU,可通过PyTorch → ONNX → TensorRT;对于Intel CPU,可选择PyTorch → ONNX → OpenVINO。ONNX是一种用于表示深度学习模型的开放标准格式,可使模型在不同框架间进行转换。TensorRT是一个针对Nvidia GPU的高性能推理库,可与多种训练框架协同工作,优化网络推理性能。ONNX模型可通过torch.onnx.export()函数转换为ONNX模型,用于后续的推理和部署。TensorRT则提供两种方式用于ONNX模型的转换和推理,即使用trtexec工具或TensorRT的parser接口解析ONNX模型构建引擎。OpenVINO是英特尔提供的工具套件,支持CNN网络结构部署,兼容多种开源框架的模型。在OpenVINO中,ONNX模型需转换为.xml和.bin文件,用于后续的推理操作。安装OpenVINO需要下载并配置英特尔OpenVINO工具包,安装依赖库,设置环境变量等步骤。TensorRT的安装可选择直接下载源码或使用.deb文件安装,过程中可能遇到一些报错,需进行相应的解决,确保安装成功。

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