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原创 yolov6部署到rk3566
如果自己训练的yolov6模型和官方的有不一样的,这部分可能会出错,代码忘记截了,大概意思是没有xxx层,比如没有ConvBNSiLU(nn.Module),那就可以在你训练代码的/yolov6/layers/common.py中,把这个层复制到YOLOv6/yolov6/layers/common.py里面。为什么要用这个方法导出,因为他导出的模型是右边这样,把你的模型分成了3个检测头,这样才能使用rknn的官方demo,如果没有用这个方法导出,那你导出的onnx模型是左边的。直接下载最新版本就可以。
2025-02-21 10:16:22
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原创 使用TensorRt搭建自己的模型
使用TensorRt搭建自己的模型文章目录使用TensorRt搭建自己的模型前言一、问题二、搭建过程三、搭建网络过程肯定会出错,debug是必要的手段:总结前言在推理过程中,基于 TensorRT 的应用程序的执行速度可比 CPU 平台的速度快 40 倍。借助 TensorRT,您可以优化在所有主要框架中训练的神经网络模型,精确校正低精度,并最终将模型部署到超大规模数据中心、嵌入式或汽车产品平台中。TensorRT 以 NVIDIA 的并行编程模型 CUDA 为基础构建而成,可帮助您利用 CUD
2021-03-13 15:15:00
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空空如也
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