cmake_minimum_required(VERSION 3.5)
project(hello_trt)
set(CMAKE_ARCHIVE_OUTPUT_DIRECTORY ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/lib)
set(CMAKE_LIBRARY_OUTPUT_DIRECTORY ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/lib)
set(CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/bin)
set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++14")
SET(CUDA_NVCC_FLAGS ${CUDA_NVCC_FLAGS};-gencode arch=compute_61,code=sm_61;)
message(STATUS "CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY: "${CMAKE_RUNTIME_OUTPUT_DIRECTORY})
set(3RDPARTY ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/3rd)
set(TENSORRT_LIB ${3RDPARTY}/TensorRT-8.0.1.6/targets/x86_64-linux-gnu/lib)
file(GLOB TENSORRT_LIBS "${TENSORRT_LIB}/*.so")
set(OpenCV_DIR ${3RDPARTY}/opencv-3.4.16/share/OpenCV)
find_package(CUDA REQUIRED)
find_package(OpenCV REQUIRED)
message(STATUS "CUDA_LIBRARIES: "${CUDA_LIBRARIES})
message(STATUS "TENSORRT_LIBS: "${TENSORRT_LIBS})
message(STATUS "Opencv_LIBS: "${OpenCV_LIBS})
include_directories(
${CUDA_INCLUDE_DIRS}
${3RDPARTY}/TensorRT-8.0.1.6/include
${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/include
${OpenCV_INCLUDE_DIRS}
)
add_executable(
trt_cls
src/TrtCls.cpp
)
target_link_libraries(
trt_cls
${CUDA_LIBRARIES}
${TENSORRT_LIBS}
${OpenCV_LIBS}
)
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基于torchision的图像分类深度学习模型.zip
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基于torchision实现的pytorch图像分类功能。利用pytorch实现图像分类,基于torchision可以扩展使用densenet,resnext,mobilenet,efficientnet,swin transformer等图像分类网络。 基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测,加权与投票融合 利用flask + redis实现模型云端api部署(tag v1) c++ libtorch的模型部署 使用tta测试时增强进行预测(tag v1) 添加label smooth的pytorch实现(标签平滑)(tag v1) 添加使用cnn提取特征,并使用SVM,RF,MLP,KNN等分类器进行分类(tag v1)。 可视化特征层
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