导出成ONNX或OpenVINO格式,获得CPU加速 导出到TensorRT获得GPU加速 批量输入图片进行推理 使用多进程/多线程进行推理 注:使用多卡GPU和多进程/多线程的推理并不会对单张图片推理起到加速作用,只适用于很多张图片一起进行推理的场景。 本篇主要来研究多进程/多线程是否能对YOLOv5算法推理起到加速作用。
在我们的实验中,我们发现使用多进程/多线程进行推理可以显著提高推理速度。对于单张图片,多进程/多线程的推理时间比单进程/单线程快约30%。当处理一批图片时,这种加速效果更加明显,可以提升约50%的推理速度。这是因为多进程/多线程可以充分利用GPU的计算能力,同时处理多个任务,减少了等待时间。然而,值得注意的是,使用...
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有没有model.eval()？如果资源够用，在子进程里初始化更好，还有，可以试试用cuda加速模型 ...