Không có mô tả

Curious 8817c62479 python及C++的yolov5检测的代码及环境结果说明文件更新 9 tháng trước cách đây
environment 588a34bdfb UPDATE 9 tháng trước cách đây
test abe69f964c 更新为C++ dnncuda版本单张图片检测案例 9 tháng trước cách đây
video 49a8ff3452 ffmpegcuda解码demo 9 tháng trước cách đây
yolov5onnxC++ 8817c62479 python及C++的yolov5检测的代码及环境结果说明文件更新 9 tháng trước cách đây
yolov5onnxtest 8817c62479 python及C++的yolov5检测的代码及环境结果说明文件更新 9 tháng trước cách đây
.gitattributes def8aa53fa 更新.gitignore 10 tháng trước cách đây
.gitignore a551d9786d 更新容器运行环境 10 tháng trước cách đây
README.md 55ee0a6ff1 使用方法和测试结果及存在的问题内 10 tháng trước cách đây

README.md

车端例程开发

启动文件:

 demo.py:多摄像头检测的demo(资源不够暂时未完善)
 demo1.py:单摄像头检测的demo

检测文件:

 AIDetector_pytorch.py

跟踪更新文件:

 tracker.py
 最后检测加ID跟踪结果的数据可在tracker.py中:def plot_bboxes
 def plot_bboxes中cls_id为类别ID,pos_id为跟踪器ID

启动方式:

 demo1.py:
 python3.8 demo1.py --camera_id 1 --width 1280 --height 720
 三个参数默认值分别为:1,1280,720
 demo.py:
 python demo.py --camera_count 6 --width 1280 --height 720
 三个参数默认值分别为:6,1280,720

requirements

在python==3.8内下载
pip install -r requirements 备注:测试成功是一项一项下载的
需要手动下载的为:
matplotlib-3.5.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64
onnxruntime_gpu-1.10.0-cp38-cp38-linux_aarch64

CPU下性能指标

无人时每张图片处理完成为0.16s左右
有人时每张图片处理完成为0.3s左右
结果参考为detection_log.txt

未解决的问题

CUDA无法调用,GPU测试无法完成
requirements环境下报错为:
[E:onnxruntime:Default, provider_bridge_ort.cc:995 Get] Failed to load library libonnxruntime_providers_cuda.so with error: libcublas.so.10: cannot open shared object file: No such file or directory
[W:onnxruntime:Default, onnxruntime_pybind_state.cc:535 CreateExecutionProviderInstance] Failed to create CUDAExecutionProvider. Please reference https://onnxruntime.ai/docs/reference/execution-providers/CUDA-ExecutionProvider.html#requirements to ensure all dependencies are met.
尝试过的解决方案:
1、添加cuDNN
2、检查onnx,cuda,cuDNN的版本(对应没问题)