PINTO_model_zoo：マルチタスクネットワーク（326_YOLOPv2）デモ追加 ※交通物体検出、道路・ラインセグメンテーション

YOLOPv2の味見をしています🦔

PINTOさんとこのYOLOPv2のONNXモデル(320x192)を味見中👀
v1より確かに精度は良いけど、CPU推論だとモデルサイズ相応の推論速度に見える🤔 pic.twitter.com/STuSO203MV

— 高橋 かずひと@闇のパワポLT職人 (@KzhtTkhs) 2022年9月3日

YOLOPの動画をひっぱりだしてきた👀
比較して眺めるとv2の検出性能はかなり上がっていますね🤔 https://t.co/jG87G744TZ

— 高橋 かずひと@闇のパワポLT職人 (@KzhtTkhs) 2022年9月3日

 

Core i7-8750Hだと100～150msぐらいかかるのですが、i9とかRTX3070だとかなり早いです👻

PINTOさんが試された感じだと以下の推論時間のようでした。

10世代 Corei9 192x320 39ms/推論
CUDA RTX3080 192x320 14ms/推論
TensorRT RTX3070 192x320 7ms/推論

 

デモは以下にコミットしています。