本文章记录在win10环境下用TensorRT推理YOLOv5.例子来源于大佬的项目：https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx，但此工程是在ubuntu上开发，在win10部署上不友好，故特作此贴。此贴致敬清华大佬王鑫宇，向王鑫宇学习！实战教程目录1.项目工程环境2.VS的环境配置3.YOLOV5工程编译问题4.模型转换与推理1.项目工程环境本文所用的环境如下：WIN10CUDA10.2CuDnn7.6.5TensorRT7.2.3.4OpenCV4.3.0VS20192.VS的环境配置本文不使用cmake建立VS工程，而是自己手动建立VS工程。因此在配置
目录0引言1生成onnx模型2onnx转为tensorrt的engine模型3 Tensorrt推理3.1yolov8n-seg分割结果3.2yolov8s-seg分割结果3.3yolov8m-seg分割结果3.4yolov8l-seg分割结果3.5yolov8x-seg分割结果0引言 ultralytics在github发布了yolov8模型，可实现快速分类、目标检测与实例分割，采用官方yolov8s-seg.pt效果如下图所示： 本文依旧对其中的实例分割模型进行加速推理实战，开发c++版本的tensorrt推理代码，没有过多的文件依赖，就3个cpp程序文件，
目录前言闻达框架简介前期准备电脑要求安装anaconda安装相应版本的CUDA配置ChatGLM-6BConda环境安装pytorch类ChatPDF及AutoGPT开源模型——闻达环境部署及安装相关代码及模型下载解压模型到指定地址配置文件修改根据使用的不同模型，安装相关库运行体验运行chatGLM-6B大语言模型运行chatRWKV大语言模型运行llama大语言模型类AutoGPT功能类ChatPDF功能参考资料其它资料下载前言今天，我试用了闻达开源LLM调用平台。这一框架拥有类AutoGPT和ChatPDF的功能，能根据一句简短的提示自动生成提纲，然后按照提纲自动填充每章内容，使得论文或小
ChatGPT的开源平替来了，源代码、模型权重和训练数据集全部公开。它叫OpenChatKit，由前OpenAI研究员共同打造。效果是这样儿的：可以用简单的语言解释机器学习的概念，也可以回答测试者提出的第二个小问题。00:31信息提取也难不倒它，比如将一大段计划用表格表示。据悉，OpenChatKit一共包含200亿参数，在EleutherAI的GPT-NeoX-20B（GPT-3开源替代品）上进行了微调，还可以连接其它API或数据源进行检索等等。这不，GitHub刚刚上线，就已经获得了800+标星。有网友感叹“事情进展得也太快了吧”，作者则回应：安全带系紧，享受“飙车”吧。<
jetsonnano运行yolov5(FPS>25)导读这篇文章基于jetsonnano，但同样适用于jetson系列其他产品。首先确保你的jetson上已经安装好了deepstream，由于deepstream官方没有支持yolov5的插件(lib库)，所以我们需要使用第三方的lib库来构建yolov5的trt引擎，deepstream官方的nvinfer插件会根据我们的配置文件导入yolov5的lib库。请确保已经按照官方文档安装好deepstream。lib库链接：https://github.com/marcoslucianops/DeepStream-Yolo开始1.下载源码随便建个
ChatGPT发布后，自然语言处理领域的生态彻底发生了变化，很多之前无法完成的问题都可以利用ChatGPT解决。不过也带来了一个问题：大模型的性能都太强了，光靠肉眼很难评估各个模型的差异。比如用不同的基座模型和超参数训练了几版模型，从样例来看性能可能都差不多，无法完全量化两个模型之间的性能差距。目前评估大语言模型主要有两个方案：1、调用OpenAI的API接口评估。ChatGPT可以用来评估两个模型输出的质量，不过ChatGPT一直在迭代升级，不同时间对同一个问题的回复可能会有所不同，评估结果存在无法复现的问题。2、人工标注如果在众包平台上请人工标注的话，经费不足的团队可能无力负担，也存在第三
什么是Embedding？Embedding是一种多维向量数组，由一系列数字组成，可以代表任何事物，如文本、音乐、视频等。在这里我们将重点关注文本部分。Embedding之所以重要，是因为它让我们可以进行语义搜索，也就是通过文本的含义进行相似性检索。为什么Embedding在AI中如此重要？Embedding在AI中的重要性在于，它可以帮助我们解决LLM的tokens长度限制问题。通过使用Embedding，我们可以在与LLM交互时，仅在上下文窗口中包含相关的文本内容，从而不会超过tokens的长度限制。如何将Embedding与LLM结合？我们可以利用Embedding，在和LLM交互时，仅
人脸口罩检测(含运行代码+数据集)本教程目的为让开发者了解深度学习中的完整流程，这包括：1.数据集导入及预处理流程2.网络模型选择及参数设置流程3.模型训练及导出流程4.模型加载/优化并得出推断结果项目源码以及数据集下载:https://download.csdn.net/download/kunhe0512/85360655本教程采用了以下主要的软硬件环境：1.NVIDIAXavierNX2.Jetpack4.63.TensorRT8.0.14.Pytorch1.10.05.Python3.6.96.Opencv4.1.1实验内容：本教程的实验内容是利用深度学习的方法，完成口罩检测的任务。检
上一篇笔记记录了如何使用yolov5使用usb摄像头使用权重进行测试,测试效果如下本篇文章具体操作步骤如下就可以了，切记版本要对应，我产生这个错误的原因就是版本问题，成功转换但是还是卡顿，估计是硬件usb问题，加速以后帧率得到了明显提升gitclone-bv5.0https://github.com/ultralytics/yolov5.gitgitclone-byolov5-v5.0https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.gitcdyolov5/nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$lsbest.wtsdatadetect.p
上一篇笔记记录了如何使用yolov5使用usb摄像头使用权重进行测试,测试效果如下本篇文章具体操作步骤如下就可以了，切记版本要对应，我产生这个错误的原因就是版本问题，成功转换但是还是卡顿，估计是硬件usb问题，加速以后帧率得到了明显提升gitclone-bv5.0https://github.com/ultralytics/yolov5.gitgitclone-byolov5-v5.0https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.gitcdyolov5/nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$lsbest.wtsdatadetect.p
