Skip to content
体验新版
项目
组织
正在加载...
登录
切换导航
打开侧边栏
PaddlePaddle
PaddleDetection
提交
a0663646
P
PaddleDetection
项目概览
PaddlePaddle
/
PaddleDetection
大约 1 年 前同步成功
通知
694
Star
11112
Fork
2696
代码
文件
提交
分支
Tags
贡献者
分支图
Diff
Issue
184
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
40
Wiki
0
Wiki
分析
仓库
DevOps
项目成员
Pages
P
PaddleDetection
项目概览
项目概览
详情
发布
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
分支图
比较
Issue
184
Issue
184
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
40
合并请求
40
Pages
分析
分析
仓库分析
DevOps
Wiki
0
Wiki
成员
成员
收起侧边栏
关闭侧边栏
动态
分支图
创建新Issue
提交
Issue看板
体验新版 GitCode,发现更多精彩内容 >>
未验证
提交
a0663646
编写于
5月 21, 2021
作者:
G
Guanghua Yu
提交者:
GitHub
5月 21, 2021
浏览文件
操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
fix batch_size when trt infer (#3102)
* fix batch_size when trt infer
上级
6f88fcab
变更
7
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
7 changed file
with
19 addition
and
6 deletion
+19
-6
deploy/cpp/docs/Jetson_build.md
deploy/cpp/docs/Jetson_build.md
+1
-0
deploy/cpp/docs/linux_build.md
deploy/cpp/docs/linux_build.md
+1
-0
deploy/cpp/docs/windows_vs2019_build.md
deploy/cpp/docs/windows_vs2019_build.md
+2
-1
deploy/cpp/include/object_detector.h
deploy/cpp/include/object_detector.h
+2
-1
deploy/cpp/src/main.cc
deploy/cpp/src/main.cc
+3
-3
deploy/python/README.md
deploy/python/README.md
+1
-0
deploy/python/infer.py
deploy/python/infer.py
+9
-1
未找到文件。
deploy/cpp/docs/Jetson_build.md
浏览文件 @
a0663646
...
...
@@ -162,6 +162,7 @@ CUDNN_LIB=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/
| --use_gpu | 是否使用 GPU 预测, 支持值为0或1(默认值为0)|
| --gpu_id | 指定进行推理的GPU device id(默认值为0)|
| --run_mode | 使用GPU时,默认为fluid, 可选(fluid/trt_fp32/trt_fp16/trt_int8)|
| --batch_size |预测时的batch size,在指定
`image_dir`
时有效 |
| --run_benchmark | 是否重复预测来进行benchmark测速 |
| --output_dir | 输出图片所在的文件夹, 默认为output |
| --use_mkldnn | CPU预测中是否开启MKLDNN加速 |
...
...
deploy/cpp/docs/linux_build.md
浏览文件 @
a0663646
...
...
@@ -104,6 +104,7 @@ make
| --use_gpu | 是否使用 GPU 预测, 支持值为0或1(默认值为0)|
| --gpu_id | 指定进行推理的GPU device id(默认值为0)|
| --run_mode | 使用GPU时,默认为fluid, 可选(fluid/trt_fp32/trt_fp16/trt_int8)|
| --batch_size | 预测时的batch size,在指定
`image_dir`
时有效 |
| --run_benchmark | 是否重复预测来进行benchmark测速 |
| --output_dir | 输出图片所在的文件夹, 默认为output |
| --use_mkldnn | CPU预测中是否开启MKLDNN加速 |
...
...
deploy/cpp/docs/windows_vs2019_build.md
浏览文件 @
a0663646
...
...
@@ -54,7 +54,7 @@ cd D:\projects\PaddleDetection\deploy\cpp
2.
使用CMake生成项目文件
编译参数的含义说明如下(带
*
表示仅在使用**GPU版本**预测库时指定, 其中CUDA库版本尽量对齐,**使用9.0、10.0版本,不使用9.2、10.1等版本CUDA库*
*
):
编译参数的含义说明如下(带
`*`
表示仅在使用
**GPU版本**
预测库时指定, 其中CUDA库版本尽量对齐,
**使用9.0、10.0版本,不使用9.2、10.1等版本CUDA库**
):
| 参数名 | 含义 |
| ---- | ---- |
...
...
@@ -99,6 +99,7 @@ cd D:\projects\PaddleDetection\deploy\cpp\out\build\x64-Release
| --use_gpu | 是否使用 GPU 预测, 支持值为0或1(默认值为0)|
| --gpu_id | 指定进行推理的GPU device id(默认值为0)|
| --run_mode | 使用GPU时,默认为fluid, 可选(fluid/trt_fp32/trt_fp16/trt_int8)|
| --batch_size | 预测时的batch size,在指定`
image_dir
`时有效 |
| --run_benchmark | 是否重复预测来进行benchmark测速 |
| --output_dir | 输出图片所在的文件夹, 默认为output |
| --use_mkldnn | CPU预测中是否开启MKLDNN加速 |
...
...
deploy/cpp/include/object_detector.h
浏览文件 @
a0663646
...
...
@@ -62,6 +62,7 @@ class ObjectDetector {
bool
use_mkldnn
=
false
,
int
cpu_threads
=
1
,
const
std
::
string
&
run_mode
=
"fluid"
,
const
int
batch_size
=
1
,
const
int
gpu_id
=
0
,
bool
use_dynamic_shape
=
false
,
const
int
trt_min_shape
=
1
,
...
...
@@ -83,7 +84,7 @@ class ObjectDetector {
threshold_
=
config_
.
draw_threshold_
;
image_shape_
=
config_
.
image_shape_
;
preprocessor_
.
Init
(
config_
.
preprocess_info_
,
image_shape_
);
LoadModel
(
model_dir
,
1
,
run_mode
);
LoadModel
(
model_dir
,
batch_size
,
run_mode
);
}
// Load Paddle inference model
...
...
deploy/cpp/src/main.cc
浏览文件 @
a0663646
...
...
@@ -72,7 +72,7 @@ void PrintBenchmarkLog(std::vector<double> det_time, int img_num){
LOG
(
INFO
)
<<
"enable_mkldnn: "
<<
(
FLAGS_use_mkldnn
?
"True"
:
"False"
);
LOG
(
INFO
)
<<
"cpu_math_library_num_threads: "
<<
FLAGS_cpu_threads
;
LOG
(
INFO
)
<<
"----------------------- Data info -----------------------"
;
LOG
(
INFO
)
<<
"batch_size: "
<<
1
;
LOG
(
INFO
)
<<
"batch_size: "
<<
FLAGS_batch_size
;
LOG
(
INFO
)
<<
"input_shape: "
<<
"dynamic shape"
;
LOG
(
INFO
)
<<
"----------------------- Model info -----------------------"
;
FLAGS_model_dir
.
erase
(
FLAGS_model_dir
.
find_last_not_of
(
"/"
)
+
1
);
...
...
@@ -332,7 +332,7 @@ void PredictImage(const std::vector<std::string> all_img_paths,
if
(
output_dir
.
rfind
(
OS_PATH_SEP
)
!=
output_dir
.
size
()
-
1
)
{
output_path
+=
OS_PATH_SEP
;
}
std
::
string
image_file_path
=
all_img_paths
.
at
(
idx
*
batch_size
+
bs
);
std
::
string
image_file_path
=
all_img_paths
.
at
(
idx
*
batch_size
+
bs
);
output_path
+=
image_file_path
.
substr
(
image_file_path
.
find_last_of
(
'/'
)
+
1
);
cv
::
imwrite
(
output_path
,
vis_img
,
compression_params
);
printf
(
"Visualized output saved as %s
\n
"
,
output_path
.
c_str
());
...
...
@@ -361,7 +361,7 @@ int main(int argc, char** argv) {
}
// Load model and create a object detector
PaddleDetection
::
ObjectDetector
det
(
FLAGS_model_dir
,
FLAGS_use_gpu
,
FLAGS_use_mkldnn
,
FLAGS_cpu_threads
,
FLAGS_run_mode
,
FLAGS_gpu_id
,
FLAGS_use_dynamic_shape
,
FLAGS_cpu_threads
,
FLAGS_run_mode
,
FLAGS_
batch_size
,
FLAGS_
gpu_id
,
FLAGS_use_dynamic_shape
,
FLAGS_trt_min_shape
,
FLAGS_trt_max_shape
,
FLAGS_trt_opt_shape
,
FLAGS_trt_calib_mode
);
// Do inference on input video or image
if
(
!
FLAGS_video_file
.
empty
()
||
FLAGS_camera_id
!=
-
1
)
{
...
...
deploy/python/README.md
浏览文件 @
a0663646
...
...
@@ -35,6 +35,7 @@ python deploy/python/infer.py --model_dir=./inference/yolov3_mobilenet_v1_roadsi
| --camera_id | Option | 用来预测的摄像头ID,默认为-1(表示不使用摄像头预测,可设置为:0 - (摄像头数目-1) ),预测过程中在可视化界面按
`q`
退出输出预测结果到:output/output.mp4|
| --use_gpu | No |是否GPU,默认为False|
| --run_mode | No |使用GPU时,默认为fluid, 可选(fluid/trt_fp32/trt_fp16/trt_int8)|
| --batch_size | No |预测时的batch size,在指定
`image_dir`
时有效 |
| --threshold | No|预测得分的阈值,默认为0.5|
| --output_dir | No|可视化结果保存的根目录,默认为output/|
| --run_benchmark | No| 是否运行benchmark,同时需指定
`--image_file`
或
`--image_dir`
|
...
...
deploy/python/infer.py
浏览文件 @
a0663646
...
...
@@ -50,6 +50,7 @@ class Detector(object):
model_dir (str): root path of model.pdiparams, model.pdmodel and infer_cfg.yml
use_gpu (bool): whether use gpu
run_mode (str): mode of running(fluid/trt_fp32/trt_fp16)
batch_size (int): size of pre batch in inference
use_dynamic_shape (bool): use dynamic shape or not
trt_min_shape (int): min shape for dynamic shape in trt
trt_max_shape (int): max shape for dynamic shape in trt
...
...
@@ -63,6 +64,7 @@ class Detector(object):
model_dir
,
use_gpu
=
False
,
run_mode
=
'fluid'
,
batch_size
=
1
,
use_dynamic_shape
=
False
,
trt_min_shape
=
1
,
trt_max_shape
=
1280
,
...
...
@@ -74,6 +76,7 @@ class Detector(object):
self
.
predictor
,
self
.
config
=
load_predictor
(
model_dir
,
run_mode
=
run_mode
,
batch_size
=
batch_size
,
min_subgraph_size
=
self
.
pred_config
.
min_subgraph_size
,
use_gpu
=
use_gpu
,
use_dynamic_shape
=
use_dynamic_shape
,
...
...
@@ -186,6 +189,7 @@ class DetectorSOLOv2(Detector):
model_dir (str): root path of model.pdiparams, model.pdmodel and infer_cfg.yml
use_gpu (bool): whether use gpu
run_mode (str): mode of running(fluid/trt_fp32/trt_fp16)
batch_size (int): size of pre batch in inference
use_dynamic_shape (bool): use dynamic shape or not
trt_min_shape (int): min shape for dynamic shape in trt
trt_max_shape (int): max shape for dynamic shape in trt
...
...
@@ -198,6 +202,7 @@ class DetectorSOLOv2(Detector):
model_dir
,
use_gpu
=
False
,
run_mode
=
'fluid'
,
batch_size
=
1
,
use_dynamic_shape
=
False
,
trt_min_shape
=
1
,
trt_max_shape
=
1280
,
...
...
@@ -209,6 +214,7 @@ class DetectorSOLOv2(Detector):
self
.
predictor
,
self
.
config
=
load_predictor
(
model_dir
,
run_mode
=
run_mode
,
batch_size
=
batch_size
,
min_subgraph_size
=
self
.
pred_config
.
min_subgraph_size
,
use_gpu
=
use_gpu
,
use_dynamic_shape
=
use_dynamic_shape
,
...
...
@@ -568,6 +574,7 @@ def main():
FLAGS
.
model_dir
,
use_gpu
=
FLAGS
.
use_gpu
,
run_mode
=
FLAGS
.
run_mode
,
batch_size
=
FLAGS
.
batch_size
,
use_dynamic_shape
=
FLAGS
.
use_dynamic_shape
,
trt_min_shape
=
FLAGS
.
trt_min_shape
,
trt_max_shape
=
FLAGS
.
trt_max_shape
,
...
...
@@ -581,6 +588,7 @@ def main():
FLAGS
.
model_dir
,
use_gpu
=
FLAGS
.
use_gpu
,
run_mode
=
FLAGS
.
run_mode
,
batch_size
=
FLAGS
.
batch_size
,
use_dynamic_shape
=
FLAGS
.
use_dynamic_shape
,
trt_min_shape
=
FLAGS
.
trt_min_shape
,
trt_max_shape
=
FLAGS
.
trt_max_shape
,
...
...
@@ -615,7 +623,7 @@ def main():
'precision'
:
mode
.
split
(
'_'
)[
-
1
]
}
data_info
=
{
'batch_size'
:
1
,
'batch_size'
:
FLAGS
.
batch_size
,
'shape'
:
"dynamic_shape"
,
'data_num'
:
perf_info
[
'img_num'
]
}
...
...
编辑
预览
Markdown
is supported
0%
请重试
或
添加新附件
.
添加附件
取消
You are about to add
0
people
to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
取消
想要评论请
注册
或
登录