【LSP】使用OpenCV调用yolo3 GPU版

显示全部楼层 · 2020-12-5 22:26:09

使用OpenCV的DNN模块调用yolo3默认是CPU版本的，而且也不是真的调用yolo3，只是需要一个权重weights文件，一个配置cfg文件和一个标签列表names文件。

【重要部分】

网上的关于这一块的代码都大同小异，但是关键的地方在于一次加载多次调用，简单的加入

net.setPreferableBackend(cv.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)

net.setPreferableTarget(cv.dnn.DNN_TARGET_CUDA)

这两句话是不管用的，实际运行速度和CPU的没区别。

先看一段代码：

这老哥有个很好的思路就是把net提到了最上边，众所周知flask接口调用一次就要重新读取一次网络结构，这样我的flask接口基本写成这样，一些设计业务逻辑的代码被我删掉了，为了看着清楚只保留最基本的代码：

经过测试 CPU下 400ms/张 GPU下 30ms/张速度提升10倍左右虽然照官方测试速度提升22倍还差的很远，至少可以证明这条路行得通~

伴我多久 · 2020-12-6 10:08:25

专业抢沙发的！哈哈

无量科技 · 2020-12-6 22:42:55

……

天镜盗梦 · 2020-12-7 18:31:44

顶起顶起顶起

大司命 · 2020-12-7 18:38:54

鼎力支持！！

liqiang24 · 2020-12-8 15:38:28

沙发？？？

半度微凉 · 2020-12-9 12:03:05

占位编辑

2020-12-9 15:06:07

LZ敢整点更有创意的不？兄弟们等着围观捏~

千面萌萌 · 2020-12-12 15:11:25

沙发？？？