在线性能测试
adb shell ./android_aarch64_benchmark_model --graph=./ Z_dce_pb_512x512.tflite --num_threads=1 --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 -f tflite -p ./Z_dce_pb_512x512.tflite –o ./Z_dce_pb_512x512.uir
注：
超级夜景场景 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
UNIAI-SDK模型NPU、CPU异构推理
adb shell ./uniai_testbench --model_path /data/local/tmp/Z_dce_pb_512x512.uir --compute_device NPU,CPU --framework "uir" --input_shape 4,1,512,512,3 --input_datatype 1 --data_layerout 0 --data_path /data/local/tmp/ zdce_f32/0000.f32 --output_path zdce_out.txt --saveInOutBin 1 --dynamic_backend /data/local/tmp/
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下载
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文件描述
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文件大小
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下载地址: https://github.com/tuvovan/Zero_DCE_TF/tree/master/weights
license遵循原作者
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79.73KB
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