YOLOv7是基于anchor的one-stage目标检测算法,在准确率和速度上超越了以往的YOLO系列；
本例程对yolov7官方开源仓库v0.1版本的模型yolov7.pt和算法进行移植，使之能在SOPHON BM1684和BM1684X上进行推理测试。
- 支持BM1688/CV186X(SoC)、BM1684X(x86 PCIe、SoC)和BM1684(x86 PCIe、SoC、arm PCIe)
- 支持FP32、FP16(BM1684X/BM1688/CV186X)、INT8模型编译和推理
- 支持基于BMCV预处理的C++推理
- 支持基于OpenCV和BMCV预处理的Python推理
- 支持单batch和多batch模型推理
- 支持1个输出和3个输出模型推理
- 支持图片和视频测试
Pytorch模型在编译前要导出成onnx模型，具体可参考YOLOv7模型导出。
同时，您需要准备用于测试的数据，如果量化模型，还要准备用于量化的数据集。
本例程在scripts目录下提供了相关模型和数据集的下载脚本download.sh，您也可以自己准备模型和数据集，并参考4. 模型编译进行模型转换。
# 安装7z和zip，若已安装请跳过，非ubuntu系统视情况使用yum或其他方式安装
sudo apt install unzip
sudo apt install p7zip; sudo apt install p7zip-full
chmod -R +x scripts/
./scripts/download.sh下载的模型包括：
./models
├── BM1684
│ ├── yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684的FP32 BModel，batch_size=1
│ ├── yolov7_v0.1_3output_fp32_4b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684的FP32 BModel，batch_size=4
│ ├── yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684的INT8 BModel，batch_size=1
│ └── yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684的INT8 BModel，batch_size=4
├── BM1684X
│ ├── yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的FP16 BModel，batch_size=1
│ ├── yolov7_v0.1_3output_fp16_4b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的FP16 BModel，batch_size=4
│ ├── yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的FP32 BModel，batch_size=1
│ ├── yolov7_v0.1_3output_fp32_4b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的FP32 BModel，batch_size=4
│ ├── yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的INT8 BModel，batch_size=1
│ └── yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的INT8 BModel，batch_size=4
├── BM1688
│ ├── yolov7_v0.1_3output_fp16_1b_2core.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的FP16 BModel，batch_size=1，num_core=2
│ ├── yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的FP16 BModel，batch_size=1
│ ├── yolov7_v0.1_3output_fp32_1b_2core.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的FP32 BModel，batch_size=1，num_core=2
│ ├── yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的FP32 BModel，batch_size=1
│ ├── yolov7_v0.1_3output_int8_1b_2core.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的INT8 BModel，batch_size=1，num_core=2
│ ├── yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的INT8 BModel，batch_size=1
│ ├── yolov7_v0.1_3output_int8_4b_2core.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的INT8 BModel，batch_size=4，num_core=2
│ └── yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的INT8 BModel，batch_size=4
├── CV186X
│ ├── yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于CV186X的FP16 BModel，batch_size=1
│ ├── yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于CV186X的FP32 BModel，batch_size=1
│ ├── yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于CV186X的INT8 BModel，batch_size=1
│ └── yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel # 使用TPU-MLIR编译，用于CV186X的INT8 BModel，batch_size=4
├── onnx
│ ├── yolov7_qtable
│ ├── yolov7_v0.1_3output_1b.onnx # 导出的onnx模型，batch_size=1
│ └── yolov7_v0.1_3output_4b.onnx # 导出的onnx模型，batch_size=4
└── torch
└── yolov7_v0.1_3outputs.torchscript.pt # trace后的torchscript模型
下载的数据包括：
./datasets
├── test # 测试图片
├── test_car_person_1080P.mp4 # 测试视频
├── coco.names # coco类别名文件
├── coco128 # coco128数据集，用于模型量化
└── coco
├── val2017_1000 # coco val2017_1000数据集：coco val2017中随机抽取的1000张样本
└── instances_val2017_1000.json # coco val2017数据集标签文件，用于计算精度评价指标
模型信息：
| 模型名称 | yolov7.pt |
|---|---|
| 训练集 | MS COCO |
| 概述 | 80类通用目标检测 |
| 输入数据 | images, [batch_size, 3, 640, 640], FP32，NCHW，RGB planar |
| 输出数据 | [batch_size, 3, 80, 80, 85], FP32 [batch_size, 3, 40, 40, 85], FP32 [batch_size, 3, 20, 20, 85], FP32 |
| 其他信息 | YOLO_ANCHORS: [12,16, 19,36, 40,28, 36,75, 76,55, 72,146, 142,110, 192,243, 459,401] |
| 前处理 | BGR->RGB、/255.0 |
| 后处理 | nms等 |
导出的模型需要编译成BModel才能在SOPHON TPU上运行，如果使用下载好的BModel可跳过本节。
模型编译前需要安装TPU-MLIR，具体可参考TPU-MLIR环境搭建。安装好后需在TPU-MLIR环境中进入例程目录。使用TPU-MLIR将onnx模型编译为BModel，具体方法可参考《TPU-MLIR快速入门手册》的“3. 编译ONNX模型”(请从算能官网相应版本的SDK中获取)。
- 生成FP32 BModel
本例程在scripts目录下提供了TPU-MLIR编译FP32 BModel的脚本，请注意修改gen_fp32bmodel_mlir.sh中的onnx模型路径、生成模型目录和输入大小shapes等参数，并在执行时指定BModel运行的目标平台（支持BM1684/BM1684X/BM1688/CV186X），如：
./scripts/gen_fp32bmodel_mlir.sh bm1684x #bm1684/bm1688/cv186x执行上述命令会在models/BM1684X/下生成yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel文件，即转换好的FP32 BModel。
- 生成FP16 BModel
本例程在scripts目录下提供了TPU-MLIR编译FP16 BModel的脚本，请注意修改gen_fp16bmodel_mlir.sh中的onnx模型路径、生成模型目录和输入大小shapes等参数，并在执行时指定BModel运行的目标平台（支持BM1684X/BM1688/CV186X），如：
./scripts/gen_fp16bmodel_mlir.sh bm1684x #bm1688/cv186x执行上述命令会在models/BM1684X/下生成yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel文件，即转换好的FP16 BModel。
- 生成INT8 BModel
本例程在scripts目录下提供了量化INT8 BModel的脚本，请注意修改gen_int8bmodel_mlir.sh中的onnx模型路径、生成模型目录和输入大小shapes等参数，在执行时输入BModel的目标平台（支持BM1684/BM1684X/BM1688/CV186X），如：
./scripts/gen_int8bmodel_mlir.sh bm1684x #bm1684/bm1688/cv186x上述脚本会在models/BM1684X下生成yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel等文件，即转换好的INT8 BModel。
首先，参考C++例程或Python例程推理要测试的数据集，生成预测的json文件，注意修改数据集(datasets/coco/val2017_1000)和相关参数(conf_thresh=0.001、nms_thresh=0.65)。
然后，使用tools目录下的eval_coco.py脚本，将测试生成的json文件与测试集标签json文件进行对比，计算出目标检测的评价指标，命令如下：
# 安装pycocotools，若已安装请跳过
pip3 install pycocotools
# 请根据实际情况修改程序路径和json文件路径
python3 tools/eval_coco.py --gt_path datasets/coco/instances_val2017_1000.json --result_json results/yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel_val2017_1000_opencv_python_result.json在coco2017val_1000数据集上，精度测试结果如下：
| 测试平台 | 测试程序 | 测试模型 | AP@IoU=0.5:0.95 | AP@IoU=0.5 |
|---|---|---|---|---|
| SE5-16 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 0.514 | 0.699 |
| SE5-16 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 0.505 | 0.696 |
| SE5-16 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 0.505 | 0.696 |
| SE5-16 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 0.504 | 0.687 |
| SE5-16 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 0.497 | 0.684 |
| SE5-16 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 0.497 | 0.684 |
| SE5-16 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 0.494 | 0.696 |
| SE5-16 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 0.487 | 0.691 |
| SE5-16 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 0.487 | 0.691 |
| SE7-32 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 0.514 | 0.699 |
| SE7-32 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel | 0.514 | 0.700 |
| SE7-32 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 0.511 | 0.698 |
| SE7-32 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 0.511 | 0.698 |
| SE7-32 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 0.504 | 0.687 |
| SE7-32 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel | 0.504 | 0.688 |
| SE7-32 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 0.501 | 0.687 |
| SE7-32 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 0.501 | 0.687 |
| SE7-32 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 0.493 | 0.696 |
| SE7-32 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel | 0.494 | 0.696 |
| SE7-32 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 0.492 | 0.698 |
| SE7-32 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 0.492 | 0.698 |
| SE9-16 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 0.514 | 0.699 |
| SE9-16 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel | 0.514 | 0.699 |
| SE9-16 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 0.510 | 0.699 |
| SE9-16 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 0.510 | 0.699 |
| SE9-16 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 0.504 | 0.687 |
| SE9-16 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel | 0.503 | 0.687 |
| SE9-16 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 0.500 | 0.686 |
| SE9-16 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 0.500 | 0.686 |
| SE9-16 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 0.493 | 0.696 |
| SE9-16 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel | 0.493 | 0.696 |
| SE9-16 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 0.490 | 0.695 |
| SE9-16 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 0.490 | 0.695 |
| SE9-16 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b_2core.bmodel | 0.514 | 0.699 |
| SE9-16 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_fp16_1b_2core.bmodel | 0.514 | 0.699 |
| SE9-16 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_1b_2core.bmodel | 0.473 | 0.695 |
| SE9-16 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_4b_2core.bmodel | 0.473 | 0.695 |
| SE9-16 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b_2core.bmodel | 0.504 | 0.687 |
| SE9-16 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_fp16_1b_2core.bmodel | 0.504 | 0.687 |
| SE9-16 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_1b_2core.bmodel | 0.463 | 0.681 |
| SE9-16 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_4b_2core.bmodel | 0.463 | 0.681 |
| SE9-16 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b_2core.bmodel | 0.493 | 0.696 |
| SE9-16 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_fp16_1b_2core.bmodel | 0.494 | 0.696 |
| SE9-16 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_int8_1b_2core.bmodel | 0.457 | 0.688 |
| SE9-16 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_int8_4b_2core.bmodel | 0.457 | 0.688 |
| SE9-8 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 0.514 | 0.699 |
| SE9-8 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel | 0.514 | 0.699 |
| SE9-8 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 0.510 | 0.699 |
| SE9-8 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 0.510 | 0.699 |
| SE9-8 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 0.504 | 0.687 |
| SE9-8 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel | 0.503 | 0.687 |
| SE9-8 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 0.500 | 0.686 |
| SE9-8 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 0.500 | 0.686 |
| SE9-8 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 0.493 | 0.696 |
| SE9-8 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel | 0.493 | 0.696 |
| SE9-8 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 0.490 | 0.695 |
| SE9-8 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 0.490 | 0.695 |
测试说明：
- 由于sdk版本之间可能存在差异，实际运行结果与本表有<0.01的精度误差是正常的；
- AP@IoU=0.5:0.95为area=all对应的指标；
- 在搭载了相同TPU和SOPHONSDK的PCIe或SoC平台上，相同程序的精度一致，SE5系列对应BM1684，SE7系列对应BM1684X，SE9系列中，SE9-16对应BM1688，SE9-8对应CV186X。
使用bmrt_test测试模型的理论性能：
# 请根据实际情况修改要测试的bmodel路径和devid参数
bmrt_test --bmodel models/BM1684/yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel测试结果中的calculate time就是模型推理的时间，多batch size模型应当除以相应的batch size才是每张图片的理论推理时间。
测试各个模型的理论推理时间，结果如下：
| 测试模型 | calculate time(ms) |
|---|---|
| BM1684/yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 87.2 |
| BM1684/yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 48.9 |
| BM1684/yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 19.4 |
| BM1684X/yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 97.8 |
| BM1684X/yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel | 19.3 |
| BM1684X/yolov7_v0.1_3output_fp16_4b.bmodel | 18.4 |
| BM1684X/yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 9.1 |
| BM1684X/yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 8.4 |
| BM1688/yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 582.54 |
| BM1688/yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel | 129.02 |
| BM1688/yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 33.42 |
| BM1688/yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 32.90 |
| BM1688/yolov7_v0.1_3output_fp32_1b_2core.bmodel | 318.84 |
| BM1688/yolov7_v0.1_3output_fp16_1b_2core.bmodel | 87.91 |
| BM1688/yolov7_v0.1_3output_int8_1b_2core.bmodel | 19.66 |
| BM1688/yolov7_v0.1_3output_int8_4b_2core.bmodel | 16.78 |
| CV186X/yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 577.94 |
| CV186X/yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel | 123.22 |
| CV186X/yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 33.50 |
| CV186X/yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 33.01 |
测试说明：
- 性能测试结果具有一定的波动性；
calculate time已折算为平均每张图片的推理时间；- SoC和PCIe的测试结果基本一致。
参考C++例程或Python例程运行程序，并查看统计的解码时间、预处理时间、推理时间、后处理时间。C++和Python例程打印的时间已经折算为单张图片的处理时间。
在不同的测试平台上，使用不同的例程、模型测试datasets/coco/val2017_1000，conf_thresh=0.5，nms_thresh=0.5，性能测试结果如下：
| 测试平台 | 测试程序 | 测试模型 | decode_time | preprocess_time | inference_time | postprocess_time |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SE5-16 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 20.10 | 26.29 | 93.05 | 111.12 |
| SE5-16 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 13.99 | 26.35 | 71.77 | 109.78 |
| SE5-16 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 13.85 | 23.91 | 40.65 | 112.05 |
| SE5-16 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 3.57 | 2.82 | 89.29 | 106.19 |
| SE5-16 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 3.57 | 2.30 | 54.98 | 105.83 |
| SE5-16 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 3.45 | 2.12 | 24.84 | 109.49 |
| SE5-16 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 4.87 | 1.55 | 82.58 | 18.60 |
| SE5-16 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 4.86 | 1.54 | 48.19 | 18.57 |
| SE5-16 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 4.72 | 1.47 | 19.05 | 18.48 |
| SE7-32 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 18.38 | 27.02 | 111.60 | 109.77 |
| SE7-32 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel | 14.11 | 27.70 | 35.96 | 109.32 |
| SE7-32 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 14.01 | 27.78 | 20.83 | 109.39 |
| SE7-32 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 13.96 | 25.33 | 18.73 | 112.40 |
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| SE7-32 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 3.03 | 2.34 | 15.72 | 104.00 |
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| SE7-32 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 4.16 | 0.71 | 8.70 | 18.54 |
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| SE9-16 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_fp16_1b_2core.bmodel | 6.94 | 1.82 | 72.65 | 25.99 |
| SE9-16 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_int8_1b_2core.bmodel | 5.85 | 1.83 | 17.07 | 26.01 |
| SE9-16 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_int8_4b_2core.bmodel | 5.67 | 1.74 | 13.64 | 25.79 |
| SE9-8 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 33.68 | 35.82 | 592.63 | 153.60 |
| SE9-8 | yolov7_opencv.py | yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel | 25.47 | 36.44 | 137.69 | 150.43 |
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| SE9-8 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 5.82 | 4.87 | 42.63 | 143.51 |
| SE9-8 | yolov7_bmcv.py | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 4.09 | 4.57 | 41.92 | 149.68 |
| SE9-8 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_fp32_1b.bmodel | 5.88 | 1.81 | 577.88 | 26.00 |
| SE9-8 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_fp16_1b.bmodel | 6.74 | 1.81 | 123.12 | 25.96 |
| SE9-8 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_int8_1b.bmodel | 5.63 | 1.81 | 33.37 | 25.96 |
| SE9-8 | yolov7_bmcv.soc | yolov7_v0.1_3output_int8_4b.bmodel | 5.47 | 1.72 | 32.98 | 25.80 |
测试说明：
- 时间单位均为毫秒(ms)，统计的时间均为平均每张图片处理的时间；
- 性能测试结果具有一定的波动性，建议多次测试取平均值；
- SE5-16/SE7-32的主控处理器均为8核CA53@2.3GHz，SE9-16为8核CA53@1.6GHz，SE9-8为6核CA53@1.6GHz，PCIe上的性能由于处理器的不同可能存在较大差异；
- 图片分辨率对解码时间影响较大，推理结果对后处理时间影响较大，不同的测试图片可能存在较大差异。
请参考FAQ查看一些常见的问题与解答。