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[人工智能]YOLOX、YOLOv5、Nanodet在PC与嵌入式板Atlas200DK上的推理速度测试

前言

Nanodet和YOLOv5都是我很喜欢的检测算法,Nanodet超轻量对嵌入式设备极其友好,u版yolo训练起来速度快效果好,功能强大

前两天旷视开源了YOLOX,我看了一下算法大体和代码实现,总的来讲还是比较有新意,去掉了anchors,有点融合FCOS的意思,不过纸面上的mAP比yolov5的p6系列还是有一定差距的
不过YOLOX代码写的真不错,比u版yolo简洁多了。

以下测试均在python中完成

PC上的模型推理速度

mAP我就不比了,这几个算法在原repo里都有coco数据集上的精度测试结果

PC配置:CPU:i7-10875H GPU:RTX2070super Max-Q

YOLOXYOLOv5Nanodet仓库里的模型,对30张图片进行测速,取均值

modelsizepytorchonnx
YOLOXnano416x41663.5ms14.9ms
YOLOXtiny416x41688.0ms26.0ms
YOLOXs640x640273.5ms70.6ms
YOLOXx640x6401607.2ms528.6ms
YOLOv5s640x640157ms58ms (134ms opencv)
YOLOv5s6640x640156ms67ms
YOLOv5x640x640998ms428ms
YOLOv5x6640x6401067ms447ms
Nanodet_s320x32054ms70ms opencv
Nanodet_m416x41687ms119ms opencv

pytorch列是直接用的官方demo的测速结果
onnx列是将pytorch模型转成onnx后,分别采用onnxruntime和opencv的dnn module的测速结果,因为opencv中部分onnx算子实现较慢,因此推理速度比onnxruntime慢很多

Atlas200DK推理测速结果

Atlas200dk配置:CPU: 8xArm Cortex A55 NPU: Ascend310(8~22TOPs算力)
由于前几天调试atlas碰到了很多坑,到现在才终于成功部署了v5和nanodet的模型,YOLOX的模型将尽量进行测试

modelsizecann(npu)onnx(cpu)
YOLOXnano416x416
YOLOXtiny416x416
YOLOXs416x416
YOLOv5s640x64074.3ms1187ms
YOLOv5s6640x640
YOLOv5x640x640249ms11813ms
Nanodet_s320x3208ms170.5ms
Nanodet_m416x41611ms280.0ms

在Atlas200dk上运行yolov5x和以及yolov4的速度差不多都是4FPS,与cpu相比提升了15到250倍。

查了下其他人在英伟达的xavier nx (22 TOPs算力)上跑yolov4和v5的速度也差不多是3~4fps,这俩板子的算力差不多,都挺强的,而且使用C++做部署应该还可以再提升百分之四五十的推理速度。

过两天把YOLOX的数据放上来(不过推理速度肯定比这俩慢了)

并且还会更新一个在Atlas上部署模型的教程,包括pytorch转onnx,onnx模型优化,atc工具将onnx转om模型,acl模型部署方法,踩到的坑巨多,都是辛酸泪啊…

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加:2021-07-28 13:25:45  更:2021-07-28 13:25:55 
 
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