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[原创] 【BPI-M2 berry试用心得】YOLO算法的测试

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    [LV.2]偶尔看看I

    发表于 2017-10-8 16:26:55 |显示全部楼层
    本帖最后由 ky123 于 2017-10-9 09:53 编辑

    水个帖子,试试yolo和raspberry3的速度哪个会快点呢?
    测试试用YOLO检测来测试,代码如下,make前,先修改Makefile为opencv=1
    1. git clone https://github.com/pjreddie/darknet
    2. cd darknet
    3. make
    4. wget https://pjreddie.com/media/files/tiny-yolo-voc.weights
    5. ./darknet detector test cfg/voc.data cfg/tiny-yolo-voc.cfg tiny-yolo-voc.weights data/dog.jpg
    复制代码
    测试的效果如图所示,
    predictions.jpg
    predictions.jpg


    香蕉派,用时44s左右
    2017-10-08_161343.png

    树莓派,用时38.8681
    2017-10-08_163355.png


    树莓派用来做深度学习,还是不太适合,首先GPU支持弱,第二纯CPU运行也慢,之前做个yolo的检测是利用树莓派做采集和显示,wifi传送图片到机箱服务器上,服务器配置CPU顶配,显卡是GTX1080,处理起来一秒大概40多帧,但主要的延时在于传送,所以效果看起来仍有卡顿,但基本是实时了。
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    发表于 2017-10-9 09:54:26 |显示全部楼层
    不水,鉴定完毕
    挤挤早
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    [LV.4]偶尔看看III

    发表于 2017-10-15 17:35:49 |显示全部楼层
    挺厉害!!!
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