https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR GitHub - lyuwenyu/RT-DETR: [CVPR 2024] Official RT-DETR (RTDETR paddle pytorch), Real-Time DEtection TRansformer, DETRs Beat YOL [CVPR 2024] Official RT-DETR (RTDETR paddle pytorch), Real-Time DEtection TRansformer, DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection. 🔥 🔥 🔥 - GitHub - lyuwenyu/RT-DETR: [CVPR 2024] Official RT-DE..
코드 공개돼있고 좀 현실적으로 적어도 비디오 1개에서라도 리얼타임으로 돌아가는 모델과 방법 위주로 찾으려 노력중... 언젠가 다시 봐볼만한 것들인 거 같아서 기록해둠 action recognition https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Chen_Watch_Only_Once_An_End-to-End_Video_Action_Detection_Framework_ICCV_2021_paper.pdf https://github.com/wei-tim/YOWO GitHub - wei-tim/YOWO: You Only Watch Once: A Unified CNN Architecture for Real-Time Spatiotemporal Action Local..
onnxruntime inference 예제를 찾아보면 거의 input은 cpu에서 pre-processing한 numpy array(on cpu)를 session.run 함수의 입력으로 주는 경우가 많습니다. 그치만 실제로는 pre-processing도 GPU에서 하고 이걸 굳이 cpu 로 내려서 입력하는 일은 없는 게 일반적일겁니다. GPU, CPU 업로드, 다운로드 횟수는 줄일 수 있으면 최대한 줄여야 하는 아주 악의 축 같은 작업입니다. 특히 input 사이즈가 큰데 GPU 업로드 했다 CPU로 다운로드 했다 하다보면 차라리 CPU로 구현하는 것만 못한 속도가 나올겁니다. 그래서, GPU에 있는 데이터를 바로 추론할 수 있어야 합니다! onnxruntime 은 당연히 이런 기능을 제공하고 있습니다..
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