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（已更新全部模型）

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

将YOLOX、YOLOv5、Nanodet仓库里的模型，对30张图片进行测速，取均值

model	size	pytorch	onnx
YOLOXnano	416x416	63.5ms	14.9ms (27.1ms opencv)
YOLOXtiny	416x416	88.0ms	26.0ms (43.1ms opencv)
YOLOXs	640x640	273.5ms	70.6ms (130.2ms opencv)
YOLOXx	640x640	1607.2ms	528.6ms (750ms opencv)
–	–	–	–
YOLOv5s	640x640	157ms	58ms (134ms opencv)
YOLOv5s6	640x640	156ms	67ms
YOLOv5x	640x640	998ms	428ms
YOLOv5x6	640x640	1067ms	447ms
–	–	–	–
Nanodet_s	320x320	54ms	70ms opencv
Nanodet_m	416x416	87ms	119ms 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

刚测了PC上yolox系列在opencv dnn上的推理速度，其中两个超轻量模型速度竟然远超nanodet，amazing！

Atlas200DK推理测速结果（已更新全部模型）

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

model	size	cann(npu)	onnx(cpu)
YOLOXnano	416x416	11.5ms	308.2ms
YOLOXtiny	416x416	12.2ms	763.8ms
YOLOXs	640x640	16.5ms	2907.3ms
YOLOXx	640x640	62.8ms	24268ms
–	–	–	–
YOLOv5s	640x640	34.4ms	1187ms
YOLOv5s6	640x640	22.7ms	–
YOLOv5x	640x640	64.6ms	11813ms
YOLOv5x6	640x640	62.7ms	–
–	–	–	–
Nanodet_s	320x320	8.0ms	170.5ms
Nanodet_m	416x416	11.0ms	280.0ms

在Atlas200dk上运行yolov5x、yolox_x的模型推理速度差不多达到16FPS，与cpu相比提升了30到400倍。

根据以上模型推理时间计算，Atlas的算力差不多在3.5~4.5GLOPs/s之间，如果使用C++做部署应该还可以再提升一些速度。

同时yolov5的p6模型在cann下的运行时间和p5模型没啥区别（甚至比p5模型还快），可以用v5的P6模型白嫖精度指标

YOLOX系列模型在PC的CPU上的推理速度一般，但是YOLOX在Atlas的NPU上运行速度与v5相比不分伯仲，使用YOLOX的nano或tiny模型替代Nanodet可以提升一些精度

过两天把YOLOX的数据放上来（不过推理速度肯定比这俩慢了）
经过测试，Atlas在cpu上推理效率一般，但是在NPU上的效果非常好，过段时间相应的P6模型出来后可以很好的替代yolov5

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…