Open LMR2018 opened 2 years ago
我自己训练得到的picodet_s_320_coco模型，在rk3399安卓上运行速度很慢，只有7FPS左右，在华为mate 30e pro上是30FPS左右，这是正常的吗？
相关命令： python tools/train.py -c configs/picodet/picodet_s_320_coco.yml --eval
python tools/export_model.py -c configs/picodet/picodet_s_320_coco.yml -o weights=output/picodet_s_320_coco/model_final.pdparams --output_dir=inference_model
paddle_lite_opt --valid_targets=arm --model_file=picodet_s_320_coco/model.pdmodel --param_file=picodet_s_320_coco/model.pdiparams --optimize_out=picodet_s_320_coco/model
python deploy/lite/convert_yml_to_json.py output_inference/picodet_s_320_coco/infer_cfg.yml
我自己训练得到的picodet_s_320_coco模型，在rk3399安卓上运行速度很慢，只有7FPS左右，在华为mate 30e pro上是30FPS左右，这是正常的吗？
相关命令： python tools/train.py -c configs/picodet/picodet_s_320_coco.yml --eval
python tools/export_model.py -c configs/picodet/picodet_s_320_coco.yml -o weights=output/picodet_s_320_coco/model_final.pdparams --output_dir=inference_model
paddle_lite_opt --valid_targets=arm --model_file=picodet_s_320_coco/model.pdmodel --param_file=picodet_s_320_coco/model.pdiparams --optimize_out=picodet_s_320_coco/model
将inference模型配置转化为json格式
python deploy/lite/convert_yml_to_json.py output_inference/picodet_s_320_coco/infer_cfg.yml