XCCCCZ的博客

因为我们的项目使用Deepstream作为视频播放和模型推理的框架，经过前面解决若干模型转换上的问题和Deepstream内在的问题后，在同分布的测试集上，Deepstream里FP16量化模型的推理精度基本上和无量化版模型使用python调用的推理精度差不多了，可以说是基本无损了，但是近来拿到从未参与训练的场景和摄像头角度差异有点大的新的试点部署现场测试，泛化能力表现却比较差，在经过序列调查排除网络模型本身的问题后，发现几点原因： 1. 我们目前使用的yolov5-v6版模型比之前使用的yolov5旧版

首先获得darknet的官方源码并做配置修改并编译: git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet vi Makefile 修改如下项目: GPU=1 CUDNN=1 OPENCV=1 OPENMP=0 DEBUG=0 ARCH= -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \ -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \ -gencod...