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P2PNet

目录

1. 简介

P2PNet是腾讯优图实验室提出的点对点网络（Point-to-Point Network，P2PNet），业界首创直接预测人头中心点的人群计数新范式，能够同时实现人群个体定位和人群计数，该算法在 2020 年 12 月份刷新 NWPU 榜单。本例程对P2PNet官方开源仓库的模型和算法进行移植，使之能在SOPHON BM1684|BM1684X|BM1688|CV186X上进行推理测试。

数据集: (https://www.datafountain.cn/datasets/5670)

2. 特性

  • 支持BM1684X(x86 PCIe、SoC)、BM1684(x86 PCIe、SoC、arm PCIe)、BM1688(SoC)和CV186X(SoC)
  • 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
  • 支持图片和视频测试

3. 准备模型与数据

​本例程在scripts目录下提供了相关模型和数据的下载脚本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unzip，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
chmod -R +x scripts/
./scripts/download.sh

下载的模型包括：

./models
├── BM1684
│   ├── p2pnet_bm1684_fp32_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684的FP32 BModel，batch_size=1
│   ├── p2pnet_bm1684_int8_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684的INT8 BModel，batch_size=1
│   └── p2pnet_bm1684_int8_4b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684的INT8 BModel，batch_size=4
├── BM1684X
│   ├── p2pnet_bm1684x_fp32_1b.bmodel  # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的FP32 BModel，batch_size=1
│   ├── p2pnet_bm1684x_fp16_1b.bmodel  # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的FP16 BModel，batch_size=1
│   ├── p2pnet_bm1684x_int8_1b.bmodel  # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的INT8 BModel，batch_size=1
│   └── p2pnet_bm1684x_int8_4b.bmodel  # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的INT8 BModel，batch_size=4
├── BM1688
│   ├── p2pnet_bm1688_fp32_1b.bmodel  # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的FP32 BModel，batch_size=1, num_core=1
│   ├── p2pnet_bm1688_fp16_1b.bmodel  # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的FP16 BModel，batch_size=1, num_core=1
│   ├── p2pnet_bm1688_int8_1b.bmodel  # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的INT8 BModel，batch_size=1, num_core=1
│   ├── p2pnet_bm1688_int8_4b.bmodel  # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的INT8 BModel，batch_size=4, num_core=1
│   ├── p2pnet_fp32_1b_2core.bmodel  # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的INT8 BModel，batch_size=1，num_core=2
│   ├── p2pnet_fp16_1b_2core.bmodel  # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的INT8 BModel，batch_size=1，num_core=2
│   ├── p2pnet_int8_1b_2core.bmodel  # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的INT8 BModel，batch_size=1，num_core=2
│   └── p2pnet_int8_4b_2core.bmodel  # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的INT8 BModel，batch_size=1，num_core=2
├── CV186X
│   ├── p2pnet_cv186x_fp32_1b.bmodel  # 使用TPU-MLIR编译，用于CV186X的FP32 BModel，batch_size=1
│   ├── p2pnet_cv186x_fp16_1b.bmodel  # 使用TPU-MLIR编译，用于CV186X的FP16 BModel，batch_size=1
│   ├── p2pnet_cv186x_int8_1b.bmodel  # 使用TPU-MLIR编译，用于CV186X的INT8 BModel，batch_size=1
│   └── p2pnet_cv186x_int8_4b.bmodel  # 使用TPU-MLIR编译，用于CV186X的INT8 BModel，batch_size=4
└── onnx
    ├── p2pnet_1b.onnx                 # onnx模型，batch_size=1
    └── p2pnet_4b.onnx                 # onnx模型，batch_size=4

下载的数据包括：

./datasets
├── test                      # 测试数据集
│   ├──ground-truth           # 用于计算评价指标
│   └──images                 # 测试图片
├── calibration               # 用于模型量化
└── video
    └──video.avi              # 测试视频

4. 模型编译

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。建议使用TPU-MLIR编译BModel。

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 bm1684
#or
./scripts/gen_fp32bmodel_mlir.sh bm1684x

​执行上述命令会在models/BM1684/或models/BM1684X下生成p2pnet_bm1684*_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BM1684|BM1684X|BM1688|CV186X），如：

./scripts/gen_fp16bmodel_mlir.sh bm1684x

​执行上述命令会在models/BM1684X/下生成p2pnet_bm1684x_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 bm1684
#或
./scripts/gen_int8bmodel_mlir.sh bm1684x

​上述脚本会在models/BM1684或models/BM1684X下生成p2pnet_bm1684*_int8_1b.bmodel等文件，即转换好的INT8 BModel。

5. 例程测试

6. 精度测试

6.1 测试方法

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txt文件。 然后，使用tools目录下的eval_acc.py脚本，将测试生成的txt文件与测试集标签mat文件进行对比，计算出准确率信息，命令如下：

# 请根据实际情况修改ground-truth和测试结果路径
python3 tools/eval_acc.py --gt_path datasets/test/ground-truth --result_path python/results/images

6.2 测试结果

根据本例程提供的数据集，测试结果如下：

测试平台 测试程序 测试模型 MAE MSE
SE5-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1684_fp32_1b.bmodel 18.35 29.12
SE5-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1684_int8_1b.bmodel 20.44 32.36
SE5-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1684_int8_4b.bmodel 20.44 32.36
SE5-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1684_fp32_1b.bmodel 20.20 30.47
SE5-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1684_int8_1b.bmodel 20.66 32.96
SE5-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1684_int8_4b.bmodel 20.66 32.96
SE5-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1684_fp32_1b.bmodel 18.21 28.70
SE5-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1684_int8_1b.bmodel 19.91 31.35
SE5-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1684_int8_4b.bmodel 19.91 31.35
SE7-32 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1684x_fp32_1b.bmodel 18.35 29.12
SE7-32 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1684x_fp16_1b.bmodel 18.34 29.11
SE7-32 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1684x_int8_1b.bmodel 18.49 29.64
SE7-32 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1684x_int8_4b.bmodel 18.49 29.64
SE7-32 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1684x_fp32_1b.bmodel 20.21 30.49
SE7-32 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1684x_fp16_1b.bmodel 20.21 30.49
SE7-32 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1684x_int8_1b.bmodel 20.34 30.71
SE7-32 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1684x_int8_4b.bmodel 20.34 30.71
SE7-32 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1684x_fp32_1b.bmodel 18.06 28.48
SE7-32 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1684x_fp16_1b.bmodel 18.15 28.59
SE7-32 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1684x_int8_1b.bmodel 18.01 28.31
SE7-32 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1684x_int8_4b.bmodel 17.99 28.32
SE9-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1688_fp32_1b.bmodel 18.35 29.12
SE9-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1688_fp16_1b.bmodel 18.33 29.11
SE9-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1688_int8_1b.bmodel 18.42 29.54
SE9-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1688_int8_4b.bmodel 18.42 29.54
SE9-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1688_fp32_1b.bmodel 20.15 30.40
SE9-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1688_fp16_1b.bmodel 20.17 30.43
SE9-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1688_int8_1b.bmodel 20.34 30.71
SE9-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1688_int8_4b.bmodel 20.34 30.71
SE9-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1688_fp32_1b.bmodel 18.06 28.67
SE9-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1688_fp16_1b.bmodel 18.15 28.72
SE9-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1688_int8_1b.bmodel 18.10 28.53
SE9-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1688_int8_4b.bmodel 18.10 28.53
SE9-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_fp32_1b_2core.bmodel 18.35 29.12
SE9-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_fp16_1b_2core.bmodel 18.33 29.11
SE9-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_int8_1b_2core.bmodel 18.43 29.54
SE9-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_int8_4b_2core.bmodel 18.43 29.54
SE9-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_fp32_1b_2core.bmodel 20.15 30.40
SE9-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_fp16_1b_2core.bmodel 20.17 30.43
SE9-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_int8_1b_2core.bmodel 20.31 30.66
SE9-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_int8_4b_2core.bmodel 20.36 30.72
SE9-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_fp32_1b_2core.bmodel 18.07 28.89
SE9-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_fp16_1b_2core.bmodel 18.43 28.67
SE9-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_int8_1b_2core.bmodel 18.10 28.56
SE9-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_int8_4b_2core.bmodel 18.12 28.53
SE9-8 p2pnet_opencv.py p2pnet_cv186x_fp32_1b.bmodel 18.35 29.12
SE9-8 p2pnet_opencv.py p2pnet_cv186x_fp16_1b.bmodel 18.33 29.11
SE9-8 p2pnet_opencv.py p2pnet_cv186x_int8_1b.bmodel 18.43 29.54
SE9-8 p2pnet_opencv.py p2pnet_cv186x_int8_4b.bmodel 18.43 29.54
SE9-8 p2pnet_bmcv.py p2pnet_cv186x_fp32_1b.bmodel 20.15 30.40
SE9-8 p2pnet_bmcv.py p2pnet_cv186x_fp16_1b.bmodel 20.17 30.43
SE9-8 p2pnet_bmcv.py p2pnet_cv186x_int8_1b.bmodel 20.36 30.72
SE9-8 p2pnet_bmcv.py p2pnet_cv186x_int8_4b.bmodel 20.36 30.72
SE9-8 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_cv186x_fp32_1b.bmodel 18.07 28.67
SE9-8 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_cv186x_fp16_1b.bmodel 18.06 28.65
SE9-8 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_cv186x_int8_1b.bmodel 18.10 28.53
SE9-8 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_cv186x_int8_4b.bmodel 18.10 28.53

测试说明：

  1. batch_size=4和batch_size=1的模型精度一致； 2.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； 3.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；

7. 性能测试

7.1 bmrt_test

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/p2pnet_bm1684_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/p2pnet_bm1684_fp32_1b.bmodel 92.4
BM1684/p2pnet_bm1684_int8_1b.bmodel 47.8
BM1684/p2pnet_bm1684_int8_4b.bmodel 13.7
BM1684X/p2pnet_bm1684x_fp32_1b.bmodel 158.5
BM1684X/p2pnet_bm1684x_fp16_1b.bmodel 14.0
BM1684X/p2pnet_bm1684x_int8_1b.bmodel 7.0
BM1684X/p2pnet_bm1684x_int8_4b.bmodel 6.6
BM1688/p2pnet_bm1688_fp32_1b.bmodel 937.3
BM1688/p2pnet_bm1688_fp16_1b.bmodel 109.5
BM1688/p2pnet_bm1688_int8_1b.bmodel 28.6
BM1688/p2pnet_bm1688_int8_4b.bmodel 27.68
BM1688/p2pnet_fp32_1b_2core.bmodel 481.27
BM1688/p2pnet_fp16_1b_2core.bmodel 59.94
BM1688/p2pnet_int8_1b_2core.bmodel 22.46
BM1688/p2pnet_int8_4b_2core.bmodel 14.88
CV186X/p2pnet_cv186x_fp32_1b.bmodel 937.7
CV186X/p2pnet_cv186x_fp16_1b.bmodel 109.5
CV186X/p2pnet_cv186x_int8_1b.bmodel 28.6
CV186X/p2pnet_cv186x_int8_4b.bmodel 27.68

测试说明：

  1. 性能测试结果具有一定的波动性；
  2. calculate time已折算为平均每张图片的推理时间； 3.SoC和PCIe的测试结果基本一致。

7.2 程序运行性能

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/test/images，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 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1684_fp32_1b.bmodel 31.35 38.94 95.00 4.36
SE5-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1684_int8_1b.bmodel 31.43 38.78 50.79 4.35
SE5-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1684_int8_4b.bmodel 31.44 42.87 15.95 4.18
SE5-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1684_fp32_1b.bmodel 3.40 3.22 92.91 4.43
SE5-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1684_int8_1b.bmodel 3.40 3.21 48.62 4.42
SE5-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1684_int8_4b.bmodel 3.08 3.61 14.09 4.26
SE5-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1684_fp32_1b.bmodel 4.414 0.759 91.985 1.358
SE5-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1684_int8_1b.bmodel 4.467 0.768 47.755 1.355
SE5-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1684_int8_4b.bmodel 4.23 2.789 54.913 1.339
SE7-32 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1684x_fp32_1b.bmodel 27.72 41.47 169.78 4.36
SE7-32 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1684x_fp16_1b.bmodel 27.74 40.82 17.85 4.36
SE7-32 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1684x_int8_1b.bmodel 27.72 41.65 10.47 4.36
SE7-32 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1684x_int8_4b.bmodel 27.80 44.00 9.36 4.18
SE7-32 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1684x_fp32_1b.bmodel 2.87 2.71 167.31 4.42
SE7-32 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1684x_fp16_1b.bmodel 2.88 2.72 15.37 4.43
SE7-32 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1684x_int8_1b.bmodel 2.87 2.69 7.98 4.43
SE7-32 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1684x_int8_4b.bmodel 2.60 3.04 7.28 4.27
SE7-32 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1684x_fp32_1b.bmodel 3.926 0.827 166.5 1.358
SE7-32 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1684x_fp16_1b.bmodel 3.979 0.827 14.568 1.356
SE7-32 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1684x_int8_1b.bmodel 4.01 0.828 7.217 1.355
SE7-32 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1684x_int8_4b.bmodel 3.859 0.794 27.76 1.345
SE9-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1688_fp32_1b.bmodel 38.52 52.18 941.72 6.11
SE9-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1688_fp16_1b.bmodel 38.50 52.08 113.67 6.15
SE9-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1688_int8_1b.bmodel 38.57 51.91 32.77 6.10
SE9-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_bm1688_int8_4b.bmodel 38.67 56.83 30.89 5.83
SE9-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1688_fp32_1b.bmodel 5.32 5.91 938.84 6.27
SE9-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1688_fp16_1b.bmodel 5.31 5.92 110.76 6.24
SE9-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1688_int8_1b.bmodel 5.31 5.91 29.79 6.23
SE9-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_bm1688_int8_4b.bmodel 5.05 6.26 28.25 5.95
SE9-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1688_fp32_1b.bmodel 6.307 1.968 937.301 1.973
SE9-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1688_fp16_1b.bmodel 6.357 1.966 109.443 1.936
SE9-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1688_int8_1b.bmodel 6.456 1.965 28.535 1.934
SE9-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_bm1688_int8_4b.bmodel 6.268 1.887 110.907 1.97
SE9-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_fp32_1b_2core.bmodel 38.48 52.12 485.57 6.12
SE9-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_fp16_1b_2core.bmodel 38.54 51.63 64.05 6.10
SE9-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_int8_1b_2core.bmodel 38.46 52.02 26.72 6.12
SE9-16 p2pnet_opencv.py p2pnet_int8_4b_2core.bmodel 38.72 57.92 17.95 5.84
SE9-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_fp32_1b_2core.bmodel 5.29 5.91 482.75 6.22
SE9-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_fp16_1b_2core.bmodel 5.29 5.91 61.18 6.22
SE9-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_int8_1b_2core.bmodel 5.31 5.92 23.65 6.23
SE9-16 p2pnet_bmcv.py p2pnet_int8_4b_2core.bmodel 5.03 6.31 15.43 5.94
SE9-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_fp32_1b_2core.bmodel 6.32 1.97 481.23 1.97
SE9-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_fp16_1b_2core.bmodel 6.45 1.96 59.87 1.93
SE9-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_int8_1b_2core.bmodel 6.38 1.96 22.37 1.93
SE9-16 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_int8_4b_2core.bmodel 6.49 1.89 14.93 1.90
SE9-8 p2pnet_opencv.py p2pnet_cv186x_fp32_1b.bmodel 39.86 53.21 942.04 6.12
SE9-8 p2pnet_opencv.py p2pnet_cv186x_fp16_1b.bmodel 38.53 52.53 113.74 6.12
SE9-8 p2pnet_opencv.py p2pnet_cv186x_int8_1b.bmodel 38.52 52.45 32.81 6.11
SE9-8 p2pnet_opencv.py p2pnet_cv186x_int8_4b.bmodel 38.66 57.69 30.72 5.85
SE9-8 p2pnet_bmcv.py p2pnet_cv186x_fp32_1b.bmodel 9.01 5.80 939.25 6.23
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SE9-8 p2pnet_bmcv.py p2pnet_cv186x_int8_1b.bmodel 5.22 5.80 29.82 6.24
SE9-8 p2pnet_bmcv.py p2pnet_cv186x_int8_4b.bmodel 4.88 6.19 28.18 6.01
SE9-8 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_cv186x_fp32_1b.bmodel 6.237 1.977 937.621 1.972
SE9-8 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_cv186x_fp16_1b.bmodel 6.358 1.976 109.408 1.935
SE9-8 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_cv186x_int8_1b.bmodel 6.334 1.972 28.505 1.917
SE9-8 p2pnet_bmcv.soc p2pnet_cv186x_int8_4b.bmodel 6.188 1.88 110.584 1.89

测试说明：

  1. 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；
  2. 性能测试结果具有一定的波动性，建议多次测试取平均值；
  3. SE5-16/SE7-32的主控处理器均为8核[email protected]，SE9-16为8核[email protected]，SE9-8为6核[email protected]，PCIe上的性能由于处理器的不同可能存在较大差异；
  4. 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，不同的阈值对后处理时间影响较大。

8. FAQ

其他问题请参考FAQ查看一些常见的问题与解答。