未验证 提交 2f7e4410 编写于 作者: G Guanghua Yu 提交者: GitHub

fix use_calib_mode in cpp infer (#2651)

上级 4874b56f
......@@ -75,7 +75,7 @@ python tools/export_model.py -c configs/{MODEL.yml} --slim_config configs/slim/{
| 模型 | 压缩策略 | GFLOPs | 模型体积(MB) | 输入尺寸 | 预测时延(SD855)| Box AP | 下载 | 模型配置文件 | 压缩算法配置文件 |
| :----------------| :-------: | :------------: | :-------------: | :------: | :--------: | :------: | :-----------------------------------------------------: |:-------------: | :------: |
| YOLOv3-MobileNetV1 | baseline | 24.13 | 93 | 608 | 289.9ms | 75.1 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov3_mobilenet_v1_270e_voc.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/yolov3/yolov3_mobilenet_v1_270e_voc.yml) | - |
| YOLOv3-MobileNetV1 | 剪裁-l1_norm(sensity) | 15.78(-34.49%) | 66(-29%) | 608 | - | 77.6(+2.5) | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/slim/yolov3_mobilenet_v1_voc_prune_l1_norm.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/yolov3/yolov3_mobilenet_v1_270e_voc.yml) | [slim配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/slim/prune/yolov3_prune_l1_norm.yml) |
| YOLOv3-MobileNetV1 | 剪裁-l1_norm(sensity) | 15.78(-34.49%) | 66(-29%) | 608 | - | 77.6(+2.5) | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/slim/yolov3_mobilenet_v1_voc_prune_l1_norm.pdparams) | [配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/yolov3/yolov3_mobilenet_v1_270e_voc.yml) | [slim配置文件](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/slim/prune/yolov3_prune_l1_norm.yml) |
- 目前剪裁支持YOLO系列、SSD、TTFNet、BlazeFace,其余模型正在开发支持中。
- SD855预测时延为使用PaddleLite部署,使用arm8架构并使用4线程(4 Threads)推理时延。
......
......@@ -33,6 +33,7 @@ void ObjectDetector::LoadModel(const std::string& model_dir,
if (use_gpu) {
config.EnableUseGpu(100, gpu_id);
config.SwitchIrOptim(true);
bool use_calib_mode = false;
if (run_mode != "fluid") {
auto precision = paddle::AnalysisConfig::Precision::kFloat32;
if (run_mode == "trt_fp16") {
......
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