From 16bafedeba9cdae18290717278dc9079f32411b4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: LDOUBLEV Date: Thu, 19 May 2022 19:48:11 +0800 Subject: [PATCH] add benchmark --- .../\350\275\246\347\211\214\350\257\206\345\210\253.md" | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git "a/applications/\350\275\246\347\211\214\350\257\206\345\210\253.md" "b/applications/\350\275\246\347\211\214\350\257\206\345\210\253.md" index afa8d571..7510f3c5 100644 --- "a/applications/\350\275\246\347\211\214\350\257\206\345\210\253.md" +++ "b/applications/\350\275\246\347\211\214\350\257\206\345\210\253.md" @@ -362,7 +362,7 @@ python3.7 deploy/slim/quantization/quant.py -c configs/det/ch_PP-OCRv3/ch_PP-OCR 可以看到量化后能显著降低模型体积并且精度几乎无损。 -预测速度是在android骁龙855上预测275张图像的平均耗时。 +预测速度是在android骁龙855上预测275张图像的平均耗时。模型在移动端的部署步骤参考[文档](../deploy/lite/readme_ch.md) #### 4.1.4 模型导出 @@ -578,7 +578,7 @@ python3.7 deploy/slim/quantization/quant.py -c configs/rec/PP-OCRv3/ch_PP-OCRv3_ 可以看到量化后能显著降低模型体积，但是由于识别数据过少，量化带来了1%的精度下降。 -预测速度是在android骁龙855上预测5006张识别文字图像的平均耗时。 +预测速度是在android骁龙855上预测5006张识别文字图像的平均耗时。模型在移动端的部署步骤参考[文档](../deploy/lite/readme_ch.md) #### 4.2.5 模型导出 -- GitLab