博主测试了在不同模式、精度下将FasterRCNN部署到Jetson TX2上的测速结果,与大家分享讨论。
对于MaskRCNN的部署结果可参见:MaskRCNN在Jetson tx2上的测速结果
使用的Caffe版本FasterRcnn框架:rbgirshick/py-faster-rcnn
- 参考的TensorRT代码:sampleFasterRCNN
- TensorRT版本: 6.0.1.0
- JetPack版本:4.3
表1 Fasterrcnn+TensorRT在Jetson TX2上测速结果
| 次序 | 图像名 | 图像尺寸 | TX2模式 | 风扇 | 生成engine | 推断时间 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | test1.ppm | 1000x575 | MAXN | 开 | 306s | 746ms |
| 2 | test1.ppm | 1000x575 |

博主分享了在不同模式和精度下,使用FasterRCNN结合TensorRT在JetsonTX2上进行目标检测的速度测试结果。详细记录了在MAXN、MAXQ等模式下,开启和关闭风扇时的engine生成时间和推断时间。
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