以前我們六個(gè)攝像頭輪詢(xún)依次輸入視頻幀給識(shí)別函數(shù)，識(shí)別函數(shù)放到GPU計(jì)算，640×360下每幀識(shí)別耗時(shí)為60-80ms，輪一圈下來(lái)識(shí)別就很慢了，約360-480ms

后來(lái)我們討論這個(gè)問(wèn)題時(shí)，我說(shuō)之前我測(cè)試時(shí)，使用輸入不同分辨率的圖片，識(shí)別耗時(shí)是差不多的，hui工說(shuō)，既然如此，為何我們不把圖片整合在一起再直接輸入給GPU計(jì)算呢？

我想想，有道理，據(jù)說(shuō)GPU比較喜歡大批量數(shù)據(jù)計(jì)算，這個(gè)方法值得一試，于是便有了以下的嘗試

顯示

耗時(shí)測(cè)試

0.1120765209197998 0.11573362350463867 0.13027596473693848 0.14565277099609375 0.14306235313415527 0.11908912658691406 0.12984681129455566 0.12005901336669922 0.12308144569396973 0.1360917091369629 0.13965153694152832 0.1135566234588623 0.11085724830627441

可粗略看出，平均耗時(shí)在120ms左右

如果使用以前的不整合的來(lái)測(cè)試：

0.43431925773620605 0.44417738914489746 0.3691706657409668 0.43738698959350586 0.4148862361907959 0.41979289054870605 0.40007710456848145 0.40438032150268555 0.38952016830444336 0.45877718925476074

耗時(shí)約400ms左右

如果將顯示界面取消掉，再測(cè)試：

0.4522745609283447 0.42126965522766113 0.3632373809814453 0.41237449645996094 0.417236328125 0.39896535873413086 0.4163360595703125

識(shí)別耗時(shí)約400ms左右，可看出，是否顯示界面對(duì)識(shí)別耗時(shí)影響不大

運(yùn)行時(shí)，計(jì)算機(jī)GPU占用率也不高

存在問(wèn)題

用640×360合成1280×1080，不卡

用1280×720合成2560×2160，卡，總耗時(shí)約300ms

看來(lái)不同分辨率的圖片識(shí)別耗時(shí)不一樣的，

另外，這樣做還會(huì)存在“跨越識(shí)別”的風(fēng)險(xiǎn)，這種風(fēng)險(xiǎn)對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響還得進(jìn)一步評(píng)估

20200120

by hui工備注

參考文章：Tensorflow yolov3 Intel Realsense D435 識(shí)別時(shí)間測(cè)試

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Tensorfow_yolov3 Intel Realsense D435 图像整合（合并）输入GPU计算耗时测试的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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