学习
实践
活动
专区
工具
TVP
写文章

基于Caffe格式部署YOLOV5模型

部署简介 如果说目标检测落地最广的是哪个算法,yolo系列肯定有一席之地,本文为大家介绍yolov5s 4.0模型如何转换为caffe模型并推理,据我所知,华为海思NNIE只支持caffe模型的转换, 所以yolov5模型要想在海思芯片上部署,转换为caffe模型是有必要的(在我的1070显卡上,yolov5s 4.0 的模型inference做到了11ms一帧!) ,可以从如下链接下载: https://pan.baidu.com/s/17bjiU4H5O36psGrHlFdM7A 密码: br7h cuda和cudnn的安装 可以参考我的TensorRT量化部署 /tools/caffe_yolov5s 输出平均推理时间,以及保存预测图片到当前目录下,至此,部署完成! 华为海思NNIE部署拙见 如果有小伙伴,想把caffe模型部署到海思芯片,建议把yolov5的focus层替换为conv层(stride为2),upsample层替换为deconv层,如下图所示修改:

76510

基于Caffe格式部署YOLOV5模型

【GiantPandaCV导语】本文为大家介绍了一个caffe部署yolov5 模型的教程,并开源了全部代码。 部署简介 如果说目标检测落地最广的是哪个算法,yolo系列肯定有一席之地,本文为大家介绍yolov5s 4.0模型如何转换为caffe模型并推理,据我所知,华为海思NNIE只支持caffe模型的转换,所以 yolov5模型要想在海思芯片上部署,转换为caffe模型是有必要的(在我的1070显卡上,yolov5s 4.0 的模型inference做到了11ms一帧!) /tools/caffe_yolov5s 输出平均推理时间,以及保存预测图片到当前目录下,至此,部署完成! 华为海思NNIE部署拙见 如果有小伙伴,想把caffe模型部署到海思芯片,建议把yolov5的focus层替换为conv层(stride为2),upsample层替换为deconv层,如下图所示修改:

1.4K10
  • 广告
    关闭

    新年·上云精选

    热卖云产品年终特惠,2核2G轻量应用服务器7.33元/月起,更多上云必备产品助力您轻松上云

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    人脸106点Caffe模型如何部署到MsnhNet

    ❝【GiantPandaCV导语】大家好,今天为大家介绍一下如何部署一个人脸106关键点模型到MsnhNet上,涉及到Caffe和Pytorch,MsnhNet模型转换,融合BN简化网络和如何编写MsnhNet 最近尝试部署一个开源的人脸106点Caffe模型(https://github.com/dog-qiuqiu/MobileNet-Yolo/tree/master/yoloface50k-landmark106 )到MsnhNet中,所以这篇文章就记录了我是如何将这个Caffe模型转换到MsnhNet并进行部署的。 总结 至此,我们完成了yoloface50k-landmark106在MsnhNet上的模型转换和部署测试,如果对本框架感兴趣可以尝试部署自己的一个模型试试看,如果转换工具有问题请在github提出issue 点击阅读原文可以快速关注MsnhNet,这是我们业余开发的一个轻量级推理框架,如果对模型部署和算法优化感兴趣的读者可以看看,我们也会在GiantPandaCV公众号分享我们的框架开发和算子优化相关的经历

    38330

    Caffe的框架

    Caffe的设计 根据贾扬清的分享整理 Caffe遵循了神经网络的一个假设:所有的计算都是以layer形式表示的,layer的作用就是根据输入数据,输出一些计算以后的结果。 这个就是Caffe的一个基本流程! Caffe主要结构 Caffe代码本身非常模块化,主要由4部分组成Blob,Layer,Net和Solver。 Caffe整体架构 Caffe的架构与其它的深度学习框架稍微不同,它没有根据算法实现过程的方式来进行编码,而是以系统级的抽象作为整体架构,逐层的封装实现细节,使得上层的架构变得很清晰。 Caffe中layer的种类有很多,具体的种类及功能请看官方文档。在创建一个Caffe模型的时候,也是以Layer为基础进行的。 Proto caffe.proto位于…/src/caffe/proto目录下,在这个文件夹下还有一个.pb.cc和一个.pb.h文件,这两个文件都是由caffe.proto编译而来的。

    41020

    caffe introduction & classification

    caffe 介绍 caffe是Berkely的深度学习框架,在流行的deep learning framework里属于使用人数很多的,github上的统计显示经常是使用量第一的 这里是官方地址,上面有介绍和安装的指南 Community: joint discussion, development, and modeling. caffe结构 Layer interface + Net + Solver caffe中的 caffe和GPU caffe可以利用cuda和cudnn来使用GPU来进行运算 NVIDIA DIGITS则是一个网络服务器,它提供了一个方便的网络接口,用于训练和测试基于caffe的深度神经网络, 模块加入到你的python路径中,不然会报caffe module not found的错误 caffe_root = '/home/gavinzhou/caffe-master/' sys.path.insert (caffe_root + netProPath, caffe_root + modelPath, caffe.TEST) # preprocessing transformer = caffe.io.Transformer

    39050

    关注

    腾讯云开发者公众号
    10元无门槛代金券
    洞察腾讯核心技术
    剖析业界实践案例
    腾讯云开发者公众号二维码

    相关产品

    • 持续部署

      持续部署

      CODING 持续部署用以管理软件在经过构建之后的发布和部署交付过程,基于 Spinnaker 的 CloudDriver 机制,可以无缝对接多种运维运行时管理工具……

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券