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摘要： 近几日完成ResNet相关实现engine方法，但仅仅基于基于简单分类网络实现转换，且基于Tensorrt C++ API 构建YLOV5实现engine转换相关资料较多，然调用ONNX解析转换engine相关资料较少,因此本文将介绍如何使用onnx构建engine，并推理。 版本：tensorrt 阅读全文

摘要： 近日很想验证使用pytorch训练模型转tensorrt各种关系，更深理解基于C++ API接口engine加速理论(Python API接口稍微简单，将不在验证)，本文基于ResNet分类网络，收获如下： 收获一:通过C++ API，使用wts方法构建网络网络验证； 收获二:通过C++ API，使用onnx中间结构解析构建构建网络网络验证； 收获三:通过Python、torch，构建分类网络及转wts和onnx方法； 收获四:同时使用windows平台与Linux平台编译验证； 收获五：不同情况下的性能比较； 收获六:Linux编译并运行 结论如下： 结论一：同一个硬件，python转engine引擎，可使用C++ API调用引擎，然测试时间增加； 结论二:若有engine引擎，可只需简单调用反序列化和cotext等操作，无需构建网络或获得引擎的代码依赖； 结论三:onnx和wts转engine推理时间相当(仅此验证)，也或许网络过于简单而未表现准确，但肯定wts构建性能最好； 阅读全文

摘要： 因其工作需要使用C++读取rtsp流，本文将针对linux下c++版读取视频流保存视频，凌乱且各种错误。现将将其成功执行的流程和代码记录，顺带也写了一份python读取rtsp方法，供自己使用及有需之人参考。本文分三部分，第一部分呈现CMakeLists.txt与rtsp_video源码；第二部分插 阅读全文

摘要： 本文主要介绍基于RV1109与RV1126板子编译opencv，并在其运行方法，若编译其它算法，基本也遵循该方法。 为此，我将记录详细过程供读者参考： 一.交叉编译 我们在 x86 平台上，编写程序并编译成可执行程序。这种方式下，我们使用 x86 平台上的工具，开发针对 x86 平台本身的可执行程序 阅读全文

摘要： nvidia-docker安装方法(add:2022_1013)： 复制粘贴即可： distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgk 阅读全文

摘要： 前几天博客根据基于pytorch编写了的网络，将其搭建转为wts，使用C++API搭建tensorrt的框架(查看博客点击这里)，然自己写C++API搭建网络会比较费时，为此本篇博客基于同一个网络，将其转换为onnx格式，并使用python调用onnx模型，不断尝试如何使用参数，如搭建输入动态变量或 阅读全文

摘要： 好久没写一篇关于使用C++ API搭建构建Tensorrt的文章了，而本篇文章该说些什么了，也不想像很多博客介绍Tensorrt的C++API，直接来几个步骤，然后如何搭建网络，构造engine，需要前提logger等。 为此，本篇博客为了减少下载什么pth，根据什么onnx等不必要麻烦，我们将从t 阅读全文

摘要： 若使用tensorrt加载wts格式，需将模型训练的pt、pth、ckpt等格式权重转换为wts，其代码细节如下： def checkpint2wts(model, wts_file): ''' model:模型,需要权重 wts_file：保存wts权重路径，如result.wts ''' imp 阅读全文

摘要： 今日在读取代码时，发现我们平时数据增强Resize方法，除了CV最近邻、双线性、上下采样方法等，也有图像透视变换等方法，但很少用在深度学习中的数据增强Resize处理， 为此本文将记录这一方法，将透视变换用于模型输入Resize方法，因其简单，我将直接放入代码与结果： 代码如下： import nu 阅读全文

摘要： 混淆矩阵（confusion matrix）衡量的是一个分类器分类的准确程度。理解其概念本身容易理解，但一些特定术语易被混淆。 为此本文针对多分类或二分类的混淆矩阵给出相应原理解释，并为更好理解，本文也实现如何求解混淆矩阵。 因此，本文内容结构包含，原理介绍、代码实现、结果展示。 一 原理介绍 混淆 阅读全文