FasterRcnn在Jetson TX2上测速_fasterrcnn部署jetson-优快云博客

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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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

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	MAXN	关	320s	743ms
3	test1.ppm	1000x575	MAXQ	开	459s	1004ms
4	test1.ppm	1000x575	MAXP_CORE_ALL	开	354s	826ms
5	test1.ppm	1000x575	MAXP_CORE_ARM	开	开	381s
6	test1.ppm	1000x575	MAXP_CORE_DENVER	开		334s
7	test2.ppm	600x600	MAXN	开	316s	729ms
7	test3.ppm	1024x770	MAXN	开	436s	977ms
8	test4.ppm	371x505	MAXN	开	154s	406ms