在Atlas上使用Yolov5（源码）

简介：
本项目介绍如何在Atlas平台上部署并运行基于PyTorch的YOLOv5目标检测模型。通过详细代码示例和步骤说明，帮助开发者快速掌握YOLOv5的实现与优化技巧。 测试用例选自Atlas官方样本, 源模型为Yolov5s。 视频规格：1920*1080@30fps 时长: 8秒 介绍： 记录Yolov5在Atlas上的使用情况。 基础性能参数如下： - AI算力：8 TOPS INT8，4 TFLOPS FP16 - 内存：LPDDR4X 4GB（支持ECC） - CPU算力：4核心 * 1.0 GHz 编解码能力说明： - 支持H.264和H.265硬件解码，最多可同时处理20路1080P、30FPS视频或两路4K、75FPS的流媒体。 - JPEG格式的图像最大支持每秒512帧（分辨率：1080P）的解码速度；编码方面则为每秒256帧，同样在1080P分辨率下。 - 最大处理分辨率为 16384 x 16384。 以上就是关于Yolov5模型在Atlas平台上使用的相关性能参数介绍。