yolov8n.pt模型的性能比CPU处理快很多,每秒处理77帧。 yolov8n.onnx模型稍微优于yolov8n.pt,每秒处理81帧。 yolov8n_openvino_model模型的性能最低,每秒处理38帧。 yolov8n_int8_openvino_model模型略高于yolov8n_openvino_model,每秒处理60帧。 yolov8n.engine模型的性能最佳,每秒处理104帧。 总体上,对于相...
首先,我们将yolov10n.pt转换分别转换成onnx、ncnn、tflite格式模型,供后续使用不同模型部署使用,进行速度对比测试。转换代码如下: #转onnxyoloexportmodel=yolov10n.ptformat=onnx# 转openvinoyoloexportmodel=yolov10n.ptformat=openvino# 转tfliteyoloexportmodel=yolov10n.ptformat=tflite 3. 模型部署测...
模型分割效果 框架速度比较 在libtorch和Tensorrt上的推理速度比较: 多线程速度对比 将预处理过程、推理过程、后处理过程集成到一个线程中,比较不同线程下的速度; Tensorrt多线程下的速度对比:
对比不同模型来看,yolov8相较yolov5和yolov7在准确率方面确实有一定的提升(仅限于大模型l/x),在本文使用的数据集上提升大概在1个点左右;而小模型(n/s)其实差距不大,甚至yolov7-tiny远低于正常水平(不知道是否是训练的时候出问题了,后续需要再测一下),这是我没有想到的; 需要根据实际情况挑选自己的模型,...