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米文 YOLOV3 全系列加速SDK

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发表于 2019-7-12 16:20:52 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 大米力 于 2019-12-19 14:14 编辑

产品概述:
基于yoloV3离线物体识别加速SDK为设备提供针对yoloV3网络模型的加速能力。通过加速SDK,可以提供近数十倍的加速效果,使您的算法为业务提供更高、更快的检测性能。配合米文大脑设备,可以快速返回检测信息。让您轻松完成基于yoloV3识别算法的模型加速。米文SDK提供接口简单清晰,且提供模型转换脚本。
性能:
  • 多物体同时检测 (米文基于COCO数据集,可识别多达80种路上常见物体,您也可以训练自己的数据集使用米文yoloV3离线加速SDK)
  • 可支持框架:
    darknet
  • 支持模型转换脚本:
    weights - caffeModel - tensorCache
  • 适配:
    CUDA,cuDNN,OpenCV, tensorRT
  • 精度:

下面是在thresh0.005时,在coco2017test-dev数据集上,各个版本的sdkmAP
darknet origin: 0.556
yolo sdk v1.5.0 (on apex img 4.2.2-1.1.1): 0.429
yolo sdk v1.5.0 change to rgb: 0.481
yolo sdk v1.5.0 change to rgb add a postprocess: 0.542

yolo sdk v1.5.0change to rgb add a postprocess with int8: 0.545


yoloV3 在Xavier下的识别速度
  • 1920*1080下,≈ 25毫秒/帧
  • 1920*1080下,≈ 20毫秒/帧(int8)
yoloV3 tiny 在Xavier下的识别速度
  • 1920*1080下,≈ 6.6毫秒/帧
yoloV2 tiny 在Xavier下的识别速度
  • 1920*1080下,≈ 7毫秒/帧


yoloV3 在TX2下的识别速度
  • 1920*1080下,≈ 100毫秒/帧
yoloV3 tiny 在TX2下的识别速度
  • 1920*1080下,≈ 17毫秒/帧
yoloV2 tiny 在TX2下的识别速度
  • 1920*1080下,≈ 16毫秒/帧



备注:算法性能受实际运行设备、实际数据集等情况影响,以上数字仅供参考。


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