以前我们六个摄像头轮询依次输入视频帧给识别函数，识别函数放到GPU计算，640×360下每帧识别耗时为60-80ms，轮一圈下来识别就很慢了，约360-480ms

后来我们讨论这个问题时，我说之前我测试时，使用输入不同分辨率的图片，识别耗时是差不多的，hui工说，既然如此，为何我们不把图片整合在一起再直接输入给GPU计算呢？

我想想，有道理，据说GPU比较喜欢大批量数据计算，这个方法值得一试，于是便有了以下的尝试

显示

耗时测试

0.1120765209197998
0.11573362350463867
0.13027596473693848
0.14565277099609375
0.14306235313415527
0.11908912658691406
0.12984681129455566
0.12005901336669922
0.12308144569396973
0.1360917091369629
0.13965153694152832
0.1135566234588623
0.11085724830627441

可粗略看出，平均耗时在120ms左右

如果使用以前的不整合的来测试：

0.43431925773620605
0.44417738914489746
0.3691706657409668
0.43738698959350586
0.4148862361907959
0.41979289054870605
0.40007710456848145
0.40438032150268555
0.38952016830444336
0.45877718925476074

耗时约400ms左右

如果将显示界面取消掉，再测试：

0.4522745609283447
0.42126965522766113
0.3632373809814453
0.41237449645996094
0.417236328125
0.39896535873413086
0.4163360595703125

识别耗时约400ms左右，可看出，是否显示界面对识别耗时影响不大

运行时，计算机GPU占用率也不高

存在问题

用640×360合成1280×1080，不卡

用1280×720合成2560×2160，卡，总耗时约300ms

看来不同分辨率的图片识别耗时不一样的，

另外，这样做还会存在“跨越识别”的风险，这种风险对识别结果的影响还得进一步评估

20200120

by hui工备注

参考文章：Tensorflow yolov3 Intel Realsense D435 识别时间测试

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显示

耗时测试

存在问题

20200120

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