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第五届Sky Hackathon第一名项目报告书

TensorRT对模型进行部署(在模型导出onnx时作了一些trick,其实现与YOLOX官方代码不同,TensorRT代码部分与YOLOX官方基于torch2trt的方式也也完全不同);基于预训练的QuartzNet...数据集如下所示: 1.2 模型 模型训练部分我们采用了AIShell2数据集预训练的QuartzNet 15X5作为预训练的网络,我们根据往届比赛经验分别通过迁移学习和从头开始训练两种方式训练了该网络...,发现其实还是基于预训练网络的迁移学习方式精度更高,收敛更快,因此我们最终选择的网络为基于AIShell2预训练网络做迁移学习训练的QuartzNet作为最终模型,其训练的主要参数为:  Batch...一方面是为了熟悉使用NeMo,另一方面想基于现有标注数据提高识别精度,最终发现上述三个模型训练结果和QuartzNet在本次比赛任务上的差异较小(不代表其他任务无差异)为了保证模型部署我们最终选择QuartzNet

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