yolov5-3.0的推理速度

[enazoe]

yolov5-3.0的推理速度

[enazoe]

@chongzhong 模型并没有比v3-tiny小，模型输入的大小不代表模型大小，v5的两个模型的深度是比v3-tiny大的多，你测试的onnx版本的时间是inference时间还是detect时间（包含pre和post），我这个打印的时间是detect时间，你要想测试inference时间可以把https://github.com/enazoe/yolo-tensorrt/blob/master/modules/yolo.cpp#L922 和936行的注释去掉再测试下

[richjjj]

@enazoe 谢谢，onnx的包括了pre和post

[enazoe]

@chongzhong onnx的版本batch size也是2吗？

[richjjj]

是的，输入尺寸不清楚了，我再看看。
非常感谢，我弄错了，yolov5m的flops的确更多。

[richjjj]

抱歉，python测试的是yolov5s, jetson nano平台，batchsize=2，尺寸320x320，推理速度（包括pre和post）约110ms, 和本项目速度差不多。

[enazoe]

@chongzhong 哦哦