Feedback about Real Time Inference on Raspberry Pi 4 and 5 (40 fps!)
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
- issue の種類
- バグ
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
調査の方向性
Issue にリンクされている realtime_rpi.html チュートリアルから始め、Raspberry Pi 4 または 5 上で、浮動小数点モデルと QAT 量子化モデルの間で報告されているタイミングの差を再現してください。報告されたセットアップをチュートリアルのアプローチと比較します。確認済みの原因または再現可能な制限を文書化し、必要に応じてチュートリアルを更新できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
There is the following issue on this page: https://docs.pytorch.org/tutorials/intermediate/realtime_rpi.html
I have a YOLO like model which I used QAT and the quantized model is very slow. It is slower 4 time than the floating point model. Although I used fused layers.
Any help?
- 主要言語
- Python
- スター
- 9.4k
- フォーク
- 4.4k
- 平均マージ
- 3日 5時間
- マージ済み PR（30日）
- 4
環境構築
このプロジェクトの開発コンテナを、あなたの GitHub アカウントでブラウザ上に起動します。
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートあり
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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