OAK相机跑各种yolo模型的检测帧率和深度帧率

news/2024/7/11 1:06:37 标签: YOLO, 计算机视觉, 人工智能, OAK相机, depthai

编辑:OAK中国
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▌前言

Hello,大家好,这里是OAK中国,我是助手君。

鉴于我们社群中有不少朋友在将YOLO模型部署到OAK相机上,大家对帧率比较关心,所以我们做了一个比较全的测试,仅供大家参考。

选用的模型有yolov5r7、yolov6r3、yolov7、yolov8,分别在320×320、416×416、640×640下的帧率。

▌测试环境

  • 设备:OAK-D-S2
  • DepthAI:2.20.2.0
  • 系统:Win10
  • 测试的YOLO模型种类:
    • yolov5r7 : https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v7.0
    • yolov6r3 : https://github.com/meituan/YOLOv6/releases/tag/0.3.0
    • yolov7 : https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/tag/v0.1
    • yolov8 : https://github.com/ultralytics/assets/releases/tag/v0.0.0

结果说明:“/”表示没有此版本,“×”表示运行出问题(没有识别结果或运行一会中断),没填数据的表示没测试。

YOLO_23">▌YOLO检测帧率结果

320×320

在这里插入图片描述

416×416

在这里插入图片描述

640×640

在这里插入图片描述

YOLO_31">▌YOLO检测+深度帧率结果

320×320

在这里插入图片描述

416×416

在这里插入图片描述

640×640

在这里插入图片描述

▌结论

不管是做纯检测,还是检测+深度,最小的Nano/Tiny版本,跑出来帧率是最高的。分辨率越大,帧率越小。加了深度后,帧率也会降低。

▌参考资料

https://www.oakchina.cn/2023/02/17/yolo-fps/
https://docs.oakchina.cn/en/latest/
https://www.oakchina.cn/selection-guide/


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