CV_RC
CV_RC

yolo_v3和yolo_v2性能测试

  1. 使用的darknet版本:https://github.com/pjreddie/darknet
  2. 环境：tx2，GPU+opencv（没有使用CUDNN）,摄像头（19168.1.103）

 2.1 识别效果

 

320*320

416*416

608*608

yolov3

(236MB COCOYolo v3) 

4.7FPS

4.3-4.8FPS

2.9FPS

2.8-3.0 FPS

1.5FPS

1.4-1.5FPS

yolov2

(194MB COCO Yolo v2)

10.8FPS

9.2-11.4FPS

6.7FPS

6.2-6.8FPS

3.6FPS

3.5-3.7FPS

yolov2-tiny

(43MB COCO Yolo v2) 

25FPS

24-27FPS

20FPS

18-22FPS

11.1FPS

10-11.4FPS

yolov2-tiny-voc

(60 MB VOC Yolo v2)

25FPS

24-26FPS

20FPS

18-20FPS

10FPS

9.7-10.7FPS

*FPS帧数第一行代表的视频序列中出现最多的识别速度，不是平均FPS，第二行代表的最小和最大识别速度

 

3.检测识别效果

3.1 YOLO_V3

    608*608

yolo_v3和yolo_v2性能测试_第1张图片

416*416

yolo_v3和yolo_v2性能测试_第2张图片

320*320

yolo_v3和yolo_v2性能测试_第3张图片

3.2 YOLO_V2

   608*608

yolo_v3和yolo_v2性能测试_第4张图片

416*416

yolo_v3和yolo_v2性能测试_第5张图片

320*320

yolo_v3和yolo_v2性能测试_第6张图片

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他