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DBNet-TensorRT:自然场景检测DBNet网络的tensorrt版本
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2021-05-23
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DBNet The Pytorch implementation is . How to Run 本仓库提供的CmakeLists.txt为win版本。Linux版本请看最后的链接。 1 生成wts 从pytoch仓库下载到代码和模型。配置好环境后 在tools/predict.py中,将save_wts属性置为True,运行后,就在在tools文件夹下生成wts文件。 同时也可以导出onnx。将onnx属性设置为True即可。 2 cmake 生成VS工程,然后编译,运行。main函数中传入不同的参数,有不同的作用。 -s为生成engin文件。 -d imgpath 代表运行前向。 linux版本 不足 1 common文件中,下面两个函数可以合并,自己偷了个懒。 ILayer* convBnLeaky(INetworkDefinition *network, std::map<std:
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DBNet-TensorRT-master.zip (8个子文件)
DBNet-TensorRT-master
README-en.md 2KB
logging.h 16KB
include
dirent.h 26KB
dbnet.cpp 19KB
utils.h 3KB
CMakeLists.txt 2KB
common.hpp 6KB
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单身的小孩
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