From 8d5e0d1525cacd4a4a4e13bb799003ed62bcce83 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: IIS_Chaer Date: Tue, 11 May 2021 16:48:40 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?update=20configs/ppyolo/README=5Fcn.md.=20?= =?UTF-8?q?=E5=88=A0=E9=99=A4readme=E4=B8=AD=E7=9A=84=E9=87=8D=E5=A4=8D?= =?UTF-8?q?=E4=BF=A1=E6=81=AF?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- configs/ppyolo/README_cn.md | 1 - 1 file changed, 1 deletion(-) diff --git a/configs/ppyolo/README_cn.md b/configs/ppyolo/README_cn.md index a224a7c10..4e7c7bc73 100644 --- a/configs/ppyolo/README_cn.md +++ b/configs/ppyolo/README_cn.md @@ -59,7 +59,6 @@ PP-YOLO从如下方面优化和提升YOLOv3模型的精度和速度： - PP-YOLO模型推理速度测试采用单卡V100，batch size=1进行测试，使用CUDA 10.2, CUDNN 7.5.1，TensorRT推理速度测试使用TensorRT 5.1.2.2。 - PP-YOLO模型FP32的推理速度测试数据为使用`tools/export_model.py`脚本导出模型后，使用`deploy/python/infer.py`脚本中的`--run_benchnark`参数使用Paddle预测库进行推理速度benchmark测试结果, 且测试的均为不包含数据预处理和模型输出后处理(NMS)的数据(与[YOLOv4(AlexyAB)](https://github.com/AlexeyAB/darknet)测试方法一致)。 - TensorRT FP16的速度测试相比于FP32去除了`yolo_box`(bbox解码)部分耗时，即不包含数据预处理，bbox解码和NMS(与[YOLOv4(AlexyAB)](https://github.com/AlexeyAB/darknet)测试方法一致)。 -- PP-YOLO模型推理速度测试采用单卡V100，batch size=1进行测试，使用CUDA 10.2, CUDNN 7.5.1，TensorRT推理速度测试使用TensorRT 5.1.2.2。 ### PP-YOLO 轻量级模型 -- Gitee