目标检测6:采用yolov8, RK3568推理的性能

最近有个小伙伴,问我rk3568上推理图片,1秒能达到多少?

本次采用模型为yolov8s.rknn,作了一次验证。

解析一段视频文件,1280*720, fps 24。读取视频文件,然后进行推理。

通过性能优化,发现推理,稳定的达到了FPS 13左右,NPU利用率在90%上下浮动。

根据官方的数据,yolov8s模型的性能在15.4 FPS。所以基本上也吻合了这个数据。

如果用yolov8n的话,实时推理15fps的视频流,低时延输出,在rk3568上应该是流畅的。

再压榨一下,NPU能达到97%,CPU占用243%,整体上FPS也没啥提升空间了。

相关推荐
稷下元歌1 小时前
工业视觉实战:从标注数据到格式转换到工业质检基础,yolo识别编
yolo
richard_yuu16 小时前
AOI 实战第五篇:c_broken 漏检严重,V4 迭代背后的权衡
开发语言·深度学习·yolo
YOLO数据集集合1 天前
无人机航拍建筑与拆除废物检测数据集 | 建筑垃圾 无人机巡检 废物分类 资源回收 目标检测10042期
目标检测·分类·无人机
richard_yuu1 天前
AOI 实战第六篇:.onnx 到 C++ 的最后一公里
c++·深度学习·yolo
彭祥.2 天前
基于DeepSeek智能体+YOLO+ResNet的饮食健康分析系统技术实现
yolo
论文复现现场2 天前
工业缺陷检测训练选 YOLO11 还是 RT-DETR?一张 24GB RTX 4090 跑通 PoC 的完整方案
yolo·计算机视觉·rtx4090
Είναι η κοπέλα2 天前
YOLO 演进 v5→v11 与 2026 选型指南
人工智能·yolo
hans汉斯2 天前
【计算机科学与应用】层级评论上下文依赖识别数据集构建与研究——以小红书旅游评论数据为例
人工智能·算法·yolo·目标检测·cnn·旅游
AI浩2 天前
DroneScan-YOLO:针对无人机图像中微小目标的冗余感知轻量级检测
yolo·无人机
yyywxk2 天前
ICML 2026 目标检测(object detection)方向上接收论文总结
人工智能·目标检测·计算机视觉