benchmark.md 1.0 KB
Newer Older
D
dyning 已提交
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
# Benchmark

本文给出了PaddleOCR超轻量中文模型(8.6M)在各平台的预测耗时benchmark。

## 测试数据  
- 从中文公开数据集[ICDAR2017-RCTW](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/datasets.md#ICDAR2017-RCTW-17)中随机采样**500**张图像。  
该集合大部分图片是通过手机摄像头在野外采集的。有些是截图。这些图片展示了各种各样的场景,包括街景、海报、菜单、室内场景和手机应用程序的截图。

## 评估指标  
在四种平台上的预测耗时指标如下:  

|长边尺寸(px)|T4(s)|V100(s)|Intel至强6148(s)|骁龙855(s)|
|-|-|-|-|-|
D
dyning 已提交
14 15 16
|960|0.092|0.057|0.656|0.354|
|640|0.067|0.045|0.386| 0.236|
|480|0.057|0.043|0.241| 0.175| 
D
dyning 已提交
17 18 19

说明: 
- 评估耗时阶段为图像输入到结果输出的完整阶段,包括了图像的预处理和后处理。
D
dyning 已提交
20
- `Intel至强6148`为服务器端CPU型号,目前正在调试使用Intel MKL-DNN 进一步加速CPU预测速度。
D
dyning 已提交
21
- `骁龙855`为移动端处理平台型号。