MaskRCNN在Jetson tx2上的测速结果

2023-05-16

博主测试了在不同模式、精度下降MaskRCNN部署到Jetson TX2上的测速结果，与大家分享讨论。
对FasterRCNN的测速可见FasterRcnn在Jetson TX2上测速
使用的MaskRCNN框架:matterport/Mask_RCNN

参考的TensorRT代码:sampleUffFasterRCNN
TensorRT版本: 6.0.1.0
JetPack版本:4.3
TensorFLow版本(用于在服务器上训练模型):1.14.0
服务器上用于训练的CUDA版本:9.2

表1 MaskRCNN+TensorRT在Jetson TX2上测速结果

次序	图像名	图像尺寸	TX2模式	风扇	FP	生成engine	推断
1	test1.ppm	640x480	MAXN	开	FP32	744s	1359ms
2	test1.ppm	640x480	MAXN	关	FP32	814s	1369ms
3	test1.ppm	640x480	MAXQ	开	FP32	1055s	1848ms
4	test1.ppm	640x480	MAXP_CORE_ALL	开	FP32	888s	1491ms
5	test1.ppm	640x480	MAXP_CORE_ARM	开	FP32	878s	1458ms
6	test1.ppm	640x480	MAXN	开	FP16	2922s	785ms
7	test2.ppm	480x360	MAXN	开	FP32	831S	1378ms
8	test2.ppm	480x360	MAXN	开	FP16	2915s	783ms

其中，一些基本参数和说明

FP32生成的engine大小: 285.4MB
FP16生成engine大小: 251.3MB
这里的batch size =1，由于第一张需要预热，速度较慢，这里运行了10次求平均时间
在不强制开启风扇时，生成引擎过程中会自动开启风扇

为了更好地比较提速效果，博主还测试了直接使用tensorflow版本的MaskRCNN在Jetson TX2上进行测速，结果如下
表2 MaskRCNN+TensorFlow在Jetson TX2上测速

次序	图像名	模型载入	第一张推断	之后推断	与FP32推断时间比	与FP16推断时间比
9	test1.ppm	32.4s	22s	2800ms	2:1	4:1
10	test2.ppm	32.2s	22s	2600	2:1	4:1

以上两个测试都是在TX2模式为MAXN，风扇开启下完成。
原始的模式大小为244.23MB

由此可见，我们有如下结论，也欢迎大家留言讨论
在这里插入图片描述

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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