問題タブ [darkflow]

Androidデバイス(CPU Snapdragon 820)で推論を実行しているダークフローからのテンソルフローグラフがあります。このグラフ変換ツールを見つけて、展開用にモデルを最適化しました。そのため、以前よりも高速になると予想されるグラフを最適化しましたが、約 10% 遅くなりました。

その原因は何ですか？私は何を間違っていますか？

詳細は次のとおりです。

• darkflowのtiny-yolo-vocモデルを変更せずに使用します。次のような tf モデルを作成しました。

$ ./flow --model cfg/tiny-yolo-voc.cfg --load bin/tiny-yolo-voc.weights --savepb --verbalise

• 次のコマンドでグラフを最適化しました。

$ bazel-bin/tensorflow/tools/graph_transforms/transform_graph /
--in_graph=../darkflow/darkflow/built_graph/tiny-yolo-voc.pb /
--out_graph=../darkflow/darkflow/built_graph/optimized-tiny -yolo-voc.pb /
--inputs='input' --outputs='output' /
--transforms='strip_unused_nodes(type=float, shape="1,299,299,3") fold_constants(ignore_errors=true) fold_batch_norms fold_old_batch_norms'

• 私のコード:

InfrerenceRunner.java:

MainActivity:onCreate():

MainActivity:onResume():

• 私のSystrace出力：

TinyYoloModel の壁の持続時間は 5,525 ミリ秒です
OptimizedModel の持続時間は 6,043
ミリ秒です TinyYoloModel の推論実行の平均: 1051
ミリ秒

最適化されたモデルの速度が遅い理由がわかりましたか?

さらに情報が必要な場合は、お気軽にコメントしてください。ご協力いただきありがとうございます。

Python に yolo を使用しようとしたときに、https://github.com/thtrieu/darkflowを使用してフローをインストールしました。

しかし、その後、実行時に

私は得る

Python を呼び出すと、Python 3.6 に入り、cv2 をインポートしても問題はありません。つまり、cv2 がインポートされます。

通話時

私は得る

したがって、フローは間違ったバージョンの python を呼び出します。コンピューターのpython 3.5バージョンを削除する必要があるのではないかと思いましたが、その方法を探していると、そうすべきではないという警告しか見つかりません。

だから私の質問は次のとおりです。それが機能するようにするにはどうすればよいですか?

おそらく他の関連情報：

そして（最初にpipでフローをインストールしようとしましたが、うまくいきませんでした）

私はUbuntu 16.04.3 LTSに取り組んでいます