备份最新边缘设备程序

2026-04-02 09:24:45 +08:00
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@@ -0,0 +1,49 @@
+property:
+  # 官方文档中的配置=============================
+  gpu-id: 0
+  infer-dims: 3;544;960
+  net-scale-factor: 0.00392156862745098
+  tlt-model-key: tlt_encode
+  # 模型网络类型 0: Detector 1: Classifier 2: Segmentation 3: Instance Segmentation
+  network-type: 0
+  num-detected-classes: 4
+  # 模型颜色格式 0：RGB 1：BGR 2：灰度
+  model-color-format: 0
+  # 保持宽高比 0：不保持 1：保持
+  maintain-aspect-ratio: 0
+  # 是否输出张量元数据 0：否 1：是
+  output-tensor-meta: 0
+
+  # 文件路径配置=============================
+  onnx-file: ../models/traffic_cam_net/resnet18_trafficcamnet_pruned.onnx
+  labelfile-path: ../models/traffic_cam_net/labels.txt
+  model-engine-file: ../models/traffic_cam_net/resnet18_trafficcamnet_pruned.onnx_b4_gpu0_fp16.engine
+
+  gie-unique-id: 1
+  batch-size: 4
+  # 推理模式配置 1：整帧 2：上游ROI  （1：主推理 2：次推理（基于主推理））
+  process-mode: 1
+  ## 0=FP32, 1=INT8, 2=FP16 mode
+  network-mode: 2
+  # 推理间隔 0：每帧 1：每1帧 2：每2帧
+  interval: 0
+  output-blob-names: output_cov/Sigmoid:0;output_bbox/BiasAdd:0
+  # 集群模式 0: OpenCV groupRectangles() 1: DBSCAN 2: Non Maximum Suppression 3: DBSCAN + NMS Hybrid 4: No clustering
+  cluster-mode: 2
+  # 计算硬件 0: Platform default – GPU (dGPU), VIC (Jetson) 1: GPU 2: VIC (Jetson only)
+  scaling-compute-hw: 0
+
+# 设置具体类别NMS等参数
+class-attrs-all:
+  # 保留的最多对象数 
+  topk: 20
+  # 两个方案之间的最大 IOU 分数，超过该分数后，置信度较低的方案将被拒绝。
+  nms-iou-threshold: 0.5
+  # 预聚类阈值，范围为0到1。较高的值会导致更多的边界框被聚类在一起。
+  pre-cluster-threshold: 0.2
+
+## Per class configurations
+class-attrs-0:
+  topk: 20
+  nms-iou-threshold: 0.6
+  pre-cluster-threshold: 0.4