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目标检测模型在实际场景的应用

我在学习第十三章目标检测算法的实际应用时,有一些疑问。

1、在计算力一定的情况下,目标检测模型的检测速度是否只与参数量的大小相关?
2、在现实场景中,目标检测是否只用one-stage模型?

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1回答

会写代码的好厨师 2019-04-27 15:15:07

第一个问题,计算速度主要看计算机量。第二个问题,具体要看应用场景和平台,相比较onestage会多一些。

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  • 提问者 qq___107 #1
    1、对,就是计算机量一定的情况下,比如说使用同一台计算机分别用两个模型做预测,检测的速度是不是只和模型参数量的多少有关?
    2、two-stage模型有哪些实际的应用场景?
    回复 有任何疑惑可以回复我~ 2019-04-27 15:28:13
  • 会写代码的好厨师 回复 提问者 qq___107 #2
    计算机量是指网络乘加的次数,比如resnet相比于其他的卷积结构而言计算机大了,但是参数量没变。所以,要看网络的。你这里的计算机量理解成算力了。第二个问题,应用场景要看平台,比如在adas里面如果用ti的平台,算力上就会允许,这时候twostage的算法就会被考虑上,另外,算法实际落地的时候,还会做裁剪,定点话。这也会减小模型的计算机量上的差异。具体选择那个模型,会根据最终的功耗,精度这些因素考虑。
    回复 有任何疑惑可以回复我~ 2019-04-27 15:51:20
  • 提问者 qq___107 回复 会写代码的好厨师 #3
    如果一个目标检测模型运行在一个嵌入式设备(比如说手机或是一个树莓派的小车)上,是不是表示这个模型在infer阶段使用的是CPU?因为好像嵌入式设备上没有NVIDIA的GPU。那这样的话,模型的infer速度会不会就比较慢?
    回复 有任何疑惑可以回复我~ 2019-04-27 21:20:52
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