【文件属性】:
文件名称:YOLOv3-Torch2TRT:将YOLOv3和YOLOv3-tiny(PyTorch版本)转换为TensorRT模型
文件大小:5.47MB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-03-13 15:03:40
Python
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
【文件预览】:
YOLOv3-Torch2TRT-master
----train.py(7KB)
----utils()
--------utils.py(14KB)
--------datasets.py(5KB)
--------parse_config.py(1KB)
--------__init__.py(0B)
--------__pycache__()
--------logger.py(674B)
--------augmentations.py(207B)
----output()
--------messi.png(257KB)
--------room.png(326KB)
--------herd_of_horses.png(275KB)
--------eagle.png(317KB)
--------dog.png(341KB)
--------street.png(309KB)
--------giraffe.png(402KB)
--------person.png(192KB)
--------field.png(316KB)
----test.py(4KB)
----detect.py(10KB)
----check.py(766B)
----requirements.txt(90B)
----weights()
--------download_weights.sh(303B)
----models.py(23KB)
----config()
--------coco.data(115B)
--------create_custom_model.sh(8KB)
--------custom.data(99B)
--------yolov3.cfg(8KB)
--------yolov3-tiny.cfg(2KB)
----assets()
--------traffic.png(312KB)
--------messi.png(258KB)
--------dog.png(342KB)
--------giraffe.png(405KB)
----README.md(2KB)
----__pycache__()
--------models.cpython-36.pyc(15KB)
--------test.cpython-36.pyc(3KB)
----data()
--------custom()
--------temptest()
--------samples()
--------coco.names(625B)
--------5k.txt(0B)
--------get_coco_dataset.sh(898B)
网友评论
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