博主測試了在不同模式、精度下將FasterRCNN部署到Jetson TX2上的測速結果，與大家分享討論。
對於MaskRCNN的部署結果可參見:MaskRCNN在Jetson tx2上的測速結果
使用的Caffe版本FasterRcnn框架:rbgirshick/py-faster-rcnn
- 參考的TensorRT代碼:sampleFasterRCNN
- TensorRT版本: 6.0.1.0
- JetPack版本:4.3
表1 Fasterrcnn+TensorRT在Jetson TX2上測速結果
| 次序 | 圖像名 | 圖像尺寸 | TX2模式 | 風扇 | 生成engine | 推斷時間 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | test1.ppm | 1000x575 | MAXN | 開 | 306s | 746ms |
| 2 | test1.ppm | 1000x575 | MAXN | 關 | 320s | 743ms |
| 3 | test1.ppm | 1000x575 | MAXQ | 開 | 459s | 1004ms |
| 4 | test1.ppm | 1000x575 | MAXP_CORE_ALL | 開 | 354s | 826ms |
| 5 | test1.ppm | 1000x575 | MAXP_CORE_ARM | 開 | 開 | 381s |
| 6 | test1.ppm | 1000x575 | MAXP_CORE_DENVER | 開 | 334s | |
| 7 | test2.ppm | 600x600 | MAXN | 開 | 316s | 729ms |
| 7 | test3.ppm | 1024x770 | MAXN | 開 | 436s | 977ms |
| 8 | test4.ppm | 371x505 | MAXN | 開 | 154s | 406ms |