CNN和机器学习算法性能测试
1. peleeNet测试
使用与mobilenetSSD同样的数据集训练(mobilenet SSD mAP: 0.80)
| cpu FPS | cpu device | gpu device | gpu FPS | gpu Mem | gpu util | input data | mAP |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 5 | i7 6700k | GTX 1080 | 62 | 482M | 48% | 304x304x3 | 0.877 |
2. 车辆6类mxnet_SSD_300_vgg16_atrous测试
| GPU | batch size | nms阈值 | nms-topK | 显存占用 | 显卡占用 | FPS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GTX1070 | 1 | 0.45 | 200 | 500M | 60% | 43 |
| GTX970 | 1 | 0.45 | 200 | 477M | 80% | 28 |
| GTX970 | 2 | 0.45 | 200 | 525M | 74% | 17 |
3. opencv 肤色 + lbp_adaboost_cascadeClassifyer
多路测试
测试机器配置
E5处理器32核，GTX1080显卡8G显存测试视频
视频（Face201701052.mp4）中人脸数量最多为3个,图像长宽为1920X1080测试资源占用
测试 CPU GPU 内存 显存 帧率 单路测试资源占用(多线程) 3% 40% 200M 400M 110fps 两路测试资源占用(多线程) 5% 30% 400M 500M 50fps 三路测试资源占用(多线程) 7% 38% 500M 582M 25fps 两路测试资源占用(多进程) 7% 50% 400M 800M 90fps
图像缩放测试
测试图像中人脸框大小
1920X1080图像缩放为960X540
最小框：30X30
平均框：64X64
最大框：150X150
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