博主测试了在不同模式、精度下将FasterRCNN部署到Jetson TX2上的测速结果，与大家分享讨论。
对于MaskRCNN的部署结果可参见:MaskRCNN在Jetson tx2上的测速结果
使用的Caffe版本FasterRcnn框架:rbgirshick/py-faster-rcnn
- 参考的TensorRT代码:sampleFasterRCNN
- TensorRT版本: 6.0.1.0
- JetPack版本:4.3
表1 Fasterrcnn+TensorRT在Jetson TX2上测速结果
| 次序 | 图像名 | 图像尺寸 | TX2模式 | 风扇 | 生成engine | 推断时间 |
|---|
| 1 | test1.ppm | 1000x575 | MAXN | 开 | 306s | 746ms |
| 2 | test1.ppm | 1000x575 | MAXN | 关 | 320s | 743ms |
| 3 | test1.ppm | 1000x575 | MAXQ | 开 | 459s | 1004ms |
| 4 | test1.ppm | 1000x575 | MAXP_CORE_ALL | 开 | 354s | 826ms |
| 5 | test1.ppm | 1000x575 | MAXP_CORE_ARM | 开 | 开 | 381s |
| 6 | test1.ppm | 1000x575 | MAXP_CORE_DENVER | 开 | | 334s |
| 7 | test2.ppm | 600x600 | MAXN | 开 | 316s | 729ms |
| 7 | test3.ppm | 1024x770 | MAXN | 开 | 436s | 977ms |
| 8 | test4.ppm | 371x505 | MAXN | 开 | 154s | 406ms |
其它Jetson开发板测速结果
1.MaskRCNN+TensorRT在Jetson tx2上的测速
2.FasterRCNN+TensorRT在Jetson TX2上测速
3.MaskRCNN+TensorRT在Jetson Xavier上的测速
4.pytorch+FasterRCNN在Jetson Xavier上的测速
5.MaskRCNN+TensorRT在Jetson Xavier NX上的测速
6.pytorch+FasterRCNN在Jetson Xavier NX上的测速
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