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- 问题描述:行人重识别模型推理速度慢,占推理总流程时间的90%以上,需要再优化一下,导致视频流严重卡顿![alt text](image/image.png)
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- 问题描述:行人重识别模型推理速度慢,占推理总流程时间的90%以上,需要再优化一下,导致视频流严重卡顿![alt text](image/image.png)
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- 问题原因:通过打印fast-reid推理用时,当batch_size为4时,用时约为6ms,由于yolo一次性会检测8张图片,同一张图片里面有非常多的框,所以fast-reid推理总用时较长
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- 问题原因:通过打印fast-reid推理用时,当batch_size为4时,用时约为6ms,由于yolo一次性会检测8张图片,同一张图片里面有非常多的框,所以fast-reid推理总用时较长
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- 解决方案:
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- 解决方案:
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1. 增大fast-reid模型的batch_size为8时,视频流卡顿现象明显缓解
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1. 增大fast-reid模型的batch_size为8时,视频流卡顿现象明显缓解
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### 2.3 待办事项
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### 2.3 待办事项
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#### 重识别逻辑
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#### 重识别逻辑
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1. 检测到人之后
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1. 检测到人之后
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