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Refactoring code for onnx exporting of [NeurIPS 2023] MixFormerV2: Efficient Fully Transformer Tracking

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zhang-han-qing/MixFormerV2-TPU

 
 

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说明

本项目用于导出 MixFomrerV2 的 ONNX 模型。模型导出后可通过 TPUMLIR 将模型部署到SOPHGO BM168x系列的产品上。

本项目对MixFormerV2的代码进行了剪枝优化,减少了推理过程中一部分冗余的计算。然而,需要注意的是,本项目提供的代码仅对backbone为vit的MixFormerV2模型(mixformer2_vit_online, 224_depth4_mlp1_score)验证过有效。如您正在适配其他配置下的MixFormerV2模型,可参考本项目自行修改源码。

使用方法

参照MixFomrerV2项目配置环境、准备数据集和模型检查点(如mixformerv2_small.pth.tar), 运行 tracking/test.py即可

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Refactoring code for onnx exporting of [NeurIPS 2023] MixFormerV2: Efficient Fully Transformer Tracking

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