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图片。注意: TensorRT中固定尺寸和动态尺寸区别请参考文档TENSOR教程。由于固定尺寸下对两阶段模型支持不完善,所以faster rcnn模型采用动态尺寸测试。固定尺寸和动态尺寸支持融合的OP不完全一样,因此同一个模型在固定尺寸和动态尺寸下测试的性能可能会有一点差异。
模型 | backbone | 是否固定尺寸 | 入网尺寸 | paddle_inference | trt_fp32 | trt_fp16 |
---|---|---|---|---|---|---|
Faster RCNN FPN | ResNet50 | 否 | 640x640 | 27.99 | 26.15 | 21.92 |
Faster RCNN FPN | ResNet50 | 否 | 800x1312 | 32.49 | 25.54 | 21.70 |
YOLOv3 | Mobilenet_v1 | 是 | 608x608 | 9.74 | 8.61 | 6.28 |
YOLOv3 | Darknet53 | 是 | 608x608 | 17.84 | 15.43 | 9.86 |
PPYOLO | ResNet50 | 是 | 608x608 | 20.77 | 18.40 | 13.53 |
SSD | Mobilenet_v1 | 是 | 300x300 | 5.17 | 4.43 | 4.29 |
TTFNet | Darknet53 | 是 | 512x512 | 10.14 | 8.71 | 5.55 |
FCOS | ResNet50 | 是 | 640x640 | 35.47 | 35.02 | 34.24 |
模型 | backbone | 是否固定尺寸 | 入网尺寸 | paddle_inference | trt_fp32 | trt_fp16 |
---|---|---|---|---|---|---|
Faster RCNN FPN | ResNet50 | 否 | 640x640 | 169.45 | 158.92 | 119.25 |
Faster RCNN FPN | ResNet50 | 否 | 800x1312 | 228.07 | 156.39 | 117.03 |
YOLOv3 | Mobilenet_v1 | 是 | 608x608 | 48.76 | 43.83 | 18.41 |
YOLOv3 | Darknet53 | 是 | 608x608 | 121.61 | 110.30 | 42.38 |
PPYOLO | ResNet50 | 是 | 608x608 | 111.80 | 99.40 | 48.05 |
SSD | Mobilenet_v1 | 是 | 300x300 | 10.52 | 8.84 | 8.77 |
TTFNet | Darknet53 | 是 | 512x512 | 73.77 | 64.03 | 31.46 |
FCOS | ResNet50 | 是 | 640x640 | 217.11 | 214.38 | 205.78 |
模型 | backbone | 是否固定尺寸 | 入网尺寸 | paddle_inference | trt_fp32 | trt_fp16 |
---|---|---|---|---|---|---|
Faster RCNN FPN | ResNet50 | 否 | 640x640 | 50.74 | 57.17 | 62.08 |
Faster RCNN FPN | ResNet50 | 否 | 800x1312 | 50.31 | 57.61 | 62.05 |
YOLOv3 | Mobilenet_v1 | 是 | 608x608 | 14.51 | 11.23 | 11.13 |
YOLOv3 | Darknet53 | 是 | 608x608 | 30.26 | 23.92 | 24.02 |
PPYOLO | ResNet50 | 是 | 608x608 | 38.06 | 31.40 | 31.94 |
SSD | Mobilenet_v1 | 是 | 300x300 | 16.47 | 13.87 | 13.76 |
TTFNet | Darknet53 | 是 | 512x512 | 21.83 | 17.14 | 17.09 |
FCOS | ResNet50 | 是 | 640x640 | 71.88 | 69.93 | 69.52 |
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