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Warum ist der Frame-per-Second (FPS) in Deep Learning (DL) Workbench höher als OpenVINO™ Demo-Inferenz-Skript?

Inhaltstyp: Wartung und Leistung | Artikel-ID: 000059581 | Letzte Überprüfung: 20.05.2022

Beschreibung Lösung

Beschreibung

Führte das YOLOv4-Objekterkennungsmodell mit Microsoft Common Object in Context (MS COCO)-Datensatz auf der DL Workbench aus und bezog 50 bis 60 FPS.
Führte OpenVINO™ Demo-Inferenz-Skript durch und erhielt höhere FPS.

Lösung

Die Ergebnisse der Inferenz können von vielen Faktoren abhängig sein:

Laden einer lokalen Maschine
Verwendung OpenVINO™ Toolkit-API
Verwendete Tools

Zugehörige Produkte

Dieser Artikel bezieht sich auf 2-Produkte.

OpenVINO™-Toolkit

Nicht mehr lieferbare Produkte

Intel® DevCloud for the Edge

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