我使用的是Retinface模型,其原本是PyTorch版本,我将其转化为onnx格式,然后再转化为rknn格式,虽然可以转化成功,即输出结果是正确的,但是再init_runtime时速度极慢,大约10min。另外,模型在计算棒上的推理速度也没有原来模型快,考虑到硬件性能差距,但即性能下降程度较大,无法全帧率检测(30FPS)。 Retinface使用的是ResNet50作为基网络,约100M。 使用的RKNNToolKit 是1.2.1版本
还有,我使用Tensorflow直接转换一些小模型到 RKNN速度可以,不论是 init_runtime 加载速度,但是模型推理速度,都可以接受。小模型(mobilefacenet,mobilenetV2)大约 6M。 问题原因推测: 1. onnx(pytorch)转 rknn API 的支持问题 2. 模型大小影响init_runtime加载速度,但是也太慢了10min
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