記事 ID: 000059581 コンテンツタイプ: メンテナンス & パフォーマンス 最終改訂日: 2022/05/20

ディープラーニング (DL) ワークベンチにおける 1 秒当たりのフレーム数 (FPS) が、デモ推論スクリプトよりもOpenVINO™高いのはなぜですか?

BUILT IN - ARTICLE INTRO SECOND COMPONENT
概要

推論のパフォーマンスに影響を与える要因

詳細
  1. DL Workbench 上の Microsoft Common Object in Context (MS COCO) データセットで YOLOv4 オブジェクト検出モデルを実行し、50 ~ 60 FPS を取得します。
  2. デモ推論スクリプトOpenVINO™実行し、FPS が高くなりました。
解決方法

推論の結果は、以下の多くの要因によって異なります。

  • ローカル・マシンの読み込み
  • OpenVINO™・ツールキット API の使用
  • 使用されるツール

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