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[参考译文] SK-TDA4VM:预培训 Yolo 转换

Guru**** 1826070 points
请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

https://e2e.ti.com/support/processors-group/processors/f/processors-forum/1269615/sk-tda4vm-pre-trained-yolo-conversion

器件型号:SK-TDA4VM

从我对 Edge ai 工具套件如何转换 yolov5的理解来看、通过移除并替换一些在边缘器件上运行不有利的层、网络已经修改为 ti 版本的 yv5、然后完成编译。 假设我们使用的是经过自定义训练的 dl 网络、该工具包是否会处理不受支持的层? 还如何使用 yolov8模型上的 edgea-benchmark 工具进行覆盖。

  • 请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

    Tidl 的一部分提供了 Model Compiler 工具、可在编译模型时了解不受支持的层。

    不受支持的层在推理时卸载到 ARM 内核上、并支持 DSP 侧加速推理。

    您可以查看 edgeai tidl 工具 GitHub 报告,了解模型编译流程: https://github.com/TexasInstruments/edgeai-tidl-tools

    请查看 Python OSRT 示例以便入门。

    关于 yolov8模型集成、我们尚未在电流中测试该模型。

    用户可以遵循上面列出的 GitHub 报告进行自定义模型编译。