在线性能测试
adb shell ./android_aarch64_benchmark_model --graph=./bisenetv2_celeba_frozen_prob_u8.tflite --num_threads=4 --num_runs=50 \ --enable_op_profiling=true --nnapi_accelerator_name=unisoc-npu --use_nnapi=true
离线性能测试
将量化模型转换到 UIR
./model_convertor_x86 -f tflite -p ./bisenetv2_celeba_frozen_prob_u8.tflite –o bisenetv2_celeba_frozen_prob_u8.uir
注：
语义分割场景 所涉及的模型众多，不同的模型结构会导致性能各异。如果您选用其他模型，请采纳以下建议：
•保证所选模型的算子在UNISOC AISDK的支持列表中
•优先支持TFLITE量化模型，ONNX模型后续开发中
UIR模型推理
adb shell ./uniai_testbench --model_path=./bisenetv2_celeba_frozen_prob_u8.uir --input_shape=1,448,448,3 \ --compute_device=NPU,CPI --dynamic_backend=./lib/ --data_layerout=0 --output_path=./out.txt --data_path=./celeba/0001.u8 --input_datatype=2
语义分割bisenetv2介绍及部署视频教程
1、简介
2、转换uir
3、在线测试
语义分割bisenetv2效果展示
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文件描述
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下载地址: https://github.com/MaybeShewill-CV/bisenetv2-tensorflow
license遵循原作者
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