1 В избранное 0 Ответвления 0

OSCHINA-MIRROR/shopping-tang-yolo_v5_nnie

Клонировать/Скачать
Внести вклад в разработку кода
Синхронизировать код
Отмена
Подсказка: Поскольку Git не поддерживает пустые директории, создание директории приведёт к созданию пустого файла .keep.
Loading...
README.md

yolo_v5_nnie

介绍

YOLO v5 NNIE — это модель для логического вывода. Подробное объяснение можно найти в блоге: https://blog.csdn.net/tangshopping/article/details/110038605. В нём я также изложил своё понимание некоторых деталей.

Программная архитектура

AI-фреймворк и NNIE уже настроены, этот демонстрационный проект больше похож на часть постобработки YOLO v5.

Инструкция по установке

Инструкции отсутствуют.

Использование

  1. По некоторым причинам я не могу выложить весь проект, поэтому предоставляю только его основную часть — постобработку YOLO v5;
  2. Если вы хотите получить полную версию проекта, обратитесь к моему другому репозиторию (обнаружение пешеходов с помощью SSD), там есть некоторые библиотеки и исходные файлы, которые можно легко перенести;
  3. Этот демонстрационный проект предназначен только для обработки изображений, а обработку видео можно посмотреть в моём другом репозитории (обнаружение пешеходов с помощью SSD). Архитектура обоих проектов одинакова, достаточно заменить функцию постобработки;
  4. Есть три исходных файла: файл, содержащий основную функцию, файл конфигурации (например, размер якоря) и файл постобработки (основные API для постобработки находятся здесь). Я считаю, что основное внимание следует уделить последнему файлу, а затем среднему;
  5. Репозиторий немного примитивен, но содержит только основные части. Другие библиотеки и исходные файлы не имеют значения и не должны отвлекать внимание;
  6. Мои навыки ограничены, если есть ошибки, пожалуйста, сообщите мне. Некоторые API функций могут быть реализованы не лучшим образом, если у вас есть более эффективные решения, пожалуйста, поделитесь со мной, чтобы я мог изучить их! Спасибо;
  7. Время логического вывода не было протестировано, но, по словам участников группы, время логического вывода YOLO v5s на 3516D V300 составляет около 40 мс для одного кадра (размер ввода 320x320);
  8. Специально выкладываю свой файл prototxt, перед использованием этого демонстрационного проекта проверьте мой выходной shape, чтобы избежать ошибок.

Участие и вклад

Не указано.

Навыки

Не указаны.

Комментарии ( 0 )

Вы можете оставить комментарий после Вход в систему

Введение

yolo_v5 nnie — инференс. Развернуть Свернуть
AGPL-3.0
Отмена

Обновления

Пока нет обновлений

Участники

все

Недавние действия

Загрузить больше
Больше нет результатов для загрузки
1
https://api.gitlife.ru/oschina-mirror/shopping-tang-yolo_v5_nnie.git
git@api.gitlife.ru:oschina-mirror/shopping-tang-yolo_v5_nnie.git
oschina-mirror
shopping-tang-yolo_v5_nnie
shopping-tang-yolo_v5_nnie
master