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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    背景 2014年11月12日，ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie，在Connect全球开发者在线会议上宣布，微软将开源全部.NET核心运行时，并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布，其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器（GC）和核心
  • 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互 Everyday都不同 Web高并发oscahe缓存
    此前一直不知道缓存的具体实现，只知道是把数据存储在内存中，以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念，觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术，发现还是很有必要一探究竟的。   缓存技术使用背景：一般来说，对于web项目，如果我们要什么数据直接jdbc查库好了，但是在遇到高并发的情形下，不可能每一次都是去查数据库，因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
  • Spring+Mybatis 手动控制事务 toknowme mybatis
    @Override    public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {       boolean flag = false;  &nbs
  • 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点 xp9802 android
    熟悉Android开发架构和API调用 掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧 熟悉Android下的数据存储  熟练Android Debug Bridge Tool 熟练Eclipse/ADT及相关工具  熟悉Android框架原理及Activity生命周期 熟练进行Android UI布局 熟练使用SQLite数据库； 熟悉Android下网络通信机制，S
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