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模型内置的,统计的单纯是推理引擎的耗时。 而Python端,统计的是包含数据前后处理+推理引擎耗时
模型内置的,统计的单纯是推理引擎的耗时。 而Python端,统计的是包含数据前后处理+推理引擎耗时
目前YOLOv8的预处理没有继承ProcessorManager,不支持CVCUDA加速。
请问如果适配这部分代码之后,如何正确的在Python将默认的预处理替换为CVCUDA?
是否仅需要初始化模型并调用接口model.preprocessor.use_cuda(True, 0)
:
model = fd.vision.detection.YOLOv8(...)
# model.preprocessor.use_cuda(True, 0) # CPU
model.preprocessor.use_cuda(False, 0) # CUDA
model.preprocessor.use_cuda(True, 0) # CVCUDA
环境
性能疑问
57.6966ms
和Python耗时118ms
的差距。