How to improve the performance of the object detection example in the Android sample?
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评估
- 难度
- 4/5
- 预计耗时
- 3-5 天
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 功能
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- android, tensorflow
调研方向
首先查看链接的 TensorFlow 对象检测文档和 Android 示例 lite/examples/object_detection。对现有基于 NNAPI 的推理路径进行性能分析，以确定剩余的处理开销，然后确定哪些受支持的更改可以达到所要求的 30 ms 以下目标。在相同的设备和模型上验证结果。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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?
- 主要语言
- Python
- 星标
- 77.6k
- 派生
- 44.8k
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
- 没有 Dockerfile 或 Docker Compose 文件
- 有 Pull Request 模板
- 阅读贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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