How to improve the performance of the object detection example in the Android sample?
まだ誰も着手していません。
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
- 機能追加
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- android, tensorflow
調査の方向性
まず、リンクされている TensorFlow の物体検出ドキュメントと、lite/examples/object_detection の Android サンプルを確認します。既存の NNAPI ベースの推論パスをプロファイリングして残っている処理コストを特定し、そのうえで、サポートされている変更のうち、要求された 30 ms 未満の目標を達成できるものを判断します。同じデバイスとモデルで結果を検証します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
I trained ssd_mobilenet_v2 object detection model by https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_on_mobile_tf2.md and https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf2_detection_zoo.md
and convert to tflite to run on android app
https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/object_detection.
The object detection processing time is approximately 30ms above.
I have used nnapi to increase speed, I hope to achieve an object detection time of less than 30ms . What methods can I use to further improve the detection speed?
- 主要言語
- Python
- スター
- 77.6k
- フォーク
- 44.8k
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- 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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