【发布时间】:2019-04-10 05:05:18
【问题描述】:
我在暗网中为 yolov2 训练了自己的数据集。我使用的是 ubuntu 18.04 并且没有 GPU。当我播放视频(我在我的智能手机中拍摄的)进行测试时,它太慢了。是因为我没有GPU吗?还是因为其他原因?
谁能回复我。
【问题讨论】:
标签: object-detection yolo
我在暗网中为 yolov2 训练了自己的数据集。我使用的是 ubuntu 18.04 并且没有 GPU。当我播放视频(我在我的智能手机中拍摄的)进行测试时,它太慢了。是因为我没有GPU吗?还是因为其他原因?
谁能回复我。
【问题讨论】:
标签: object-detection yolo
如果没有 gpu,yolov2 会很慢,如果您有现代智能手机,则视频很可能是高分辨率和高帧率的。我不确定您的实现,但很可能您正在处理视频中的每一帧,而不是跳过每隔一帧或只处理每 10 帧。
如果您没有可用的 gpu(并且不会使用),另一种获得 gpu 类型性能的方法是使用 Intel 的 Openvino(如果您有最新的 I 系列处理器)。您可以将您的 yolov2 模型转换为 open vino 并在推理时间非常快(每帧可能
我还设置了一些演示,用于在 cpu 上的 yolov3 和在 cpu 上打开 vino 之间进行测试,您可以在 SugarKubes 上查看这些内容
【讨论】:
一大原因当然是因为您没有 GPU。另一个原因是您使用的模型。您使用的 YoloV2 比 YoloV3 快,但与 TinyYolo 或 TinyYoloV3 相比仍然慢。
因此,这是准确性和速度之间的权衡,模型越快,准确性就越低。如果你追求速度,我能想到的解决方案有 3 种:
从这里下载模型:https://pjreddie.com/darknet/yolo/
Yolov2的链接:https://pjreddie.com/darknet/yolov2/
【讨论】: