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我训练过一个类似的mobilenet模型,但是一帧400x300图像cpu速度在100ms左右,想问一下有人知道想做到类似引用中这种速度有什么参考的方法吗,onnx和多线程模型加速确实会有效果但是应该没有这么快到7ms的吧
对比过 onnxruntime 和 pytorch ,ORT 的 CPU 推理速度有明显的优势,以 crnn 为例,32*128 尺寸的输入,7ms vs 40 ms,具体耗时还要看你的 backbone 规模和 cpu 主频了,加钱换个主频高点的 CPU....或者 check 下现在的 cpu 是不是支持 AVX512 的,paddle 对 AVX512 有没有优化 好的,您好,您这里能提供一下示例代码嘛?因为我之前按照官方的方式去做的测试
对比过 onnxruntime 和 pytorch ,ORT 的 CPU 推理速度有明显的优势,以 crnn 为例,32*128 尺寸的输入,7ms vs 40 ms,具体耗时还要看你的 backbone 规模和 cpu 主频了,加钱换个主频高点的 CPU....或者 check 下现在的 cpu 是不是支持 AVX512 的,paddle 对 AVX512 有没有优化
好的,您好,您这里能提供一下示例代码嘛?因为我之前按照官方的方式去做的测试
可以参考一下RapidOCR
Originally posted by @SWHL in #2950 (comment)
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tink2123
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我训练过一个类似的mobilenet模型,但是一帧400x300图像cpu速度在100ms左右,想问一下有人知道想做到类似引用中这种速度有什么参考的方法吗,onnx和多线程模型加速确实会有效果但是应该没有这么快到7ms的吧
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