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手机移动端开销及其优化问题

Open pxEkin opened this issue 4 years ago • 11 comments

rvm引入rec,处理视频流是个不错的方法,但在手机上部署,目前开销有点大,内存开销:MNN部署1080p s0.25的模型,需要380m内存, coreml也需要300m左右,推理速度也不太够,提出以下几个优化问题: 1.rec目前是r1/r2/r3/r4四层,这个可以减到两层或三层吗? 2.如果只处理低分辨率视频(或图片),是不是可以删除DGF?

pxEkin avatar Sep 18 '21 08:09 pxEkin

第二个感觉是可行的,DGF对于高分辨率的效果有提升,对低分辩率性价比感觉不太高。 处理图片,rec也可以砍掉了。

distant1219 avatar Sep 18 '21 10:09 distant1219

第二个感觉是可行的,DGF对于高分辨率的效果有提升,对低分辩率性价比感觉不太高。 处理图片,rec也可以砍掉了。

要处理视频,所以rec减少不知道对结果影响多大

pxEkin avatar Sep 18 '21 10:09 pxEkin

@PeterL1n 大佬能提点优化建议吗? 除了以上内存开销和模型裁切压缩等问题,我发现: 1.对于存在转场的视频,rec更影响结果,导致更差一点; 2.导出w x h = 1920 x 1080的模型,对于处理w x h = 1080 x 1920的视频,效果没有跟模型宽高比一致的视频好; 3.影子去不掉,这种case比较难,有什么优化建议么;

pxEkin avatar Sep 22 '21 08:09 pxEkin

rvm引入rec,处理视频流是个不错的方法,但在手机上部署,目前开销有点大,内存开销:MNN部署1080p s0.25的模型,需要380m内存, coreml也需要300m左右,推理速度也不太够,提出以下几个优化问题: 1.rec目前是r1/r2/r3/r4四层,这个可以减到两层或三层吗? 2.如果只处理低分辨率视频(或图片),是不是可以删除DGF?

大佬有在ios上部署过嘛,想知道在iPhone上的运行时间大概是多少。

chengqianma avatar Sep 29 '21 10:09 chengqianma

rvm引入rec,处理视频流是个不错的方法,但在手机上部署,目前开销有点大,内存开销:MNN部署1080p s0.25的模型,需要380m内存, coreml也需要300m左右,推理速度也不太够,提出以下几个优化问题: 1.rec目前是r1/r2/r3/r4四层,这个可以减到两层或三层吗? 2.如果只处理低分辨率视频(或图片),是不是可以删除DGF?

大佬有在ios上部署过嘛,想知道在iPhone上的运行时间大概是多少。

原版rvm只能用metal,不能用ane跑,iphone12上面(1920x1080 scale=0.25)要180ms-200ms

pxEkin avatar Nov 03 '21 08:11 pxEkin

请问大佬,使用的Python环境是哪个版本的?

WJHCode avatar Jan 14 '22 01:01 WJHCode

请问大佬,使用的Python环境是哪个版本的?

py3.6以上

stevenkwong avatar Jan 27 '22 09:01 stevenkwong

@ToBigboss 你测过cpu占比高么,若是可以达到实时但是cpu占比高可能也是用不了

FengMu1995 avatar Oct 08 '22 04:10 FengMu1995

@ToBigboss 你测过cpu占比高么,若是可以达到实时但是cpu占比高可能也是用不了

原版rvm 手机上面实时不了的,,处理比较慢

pxEkin avatar Dec 14 '22 11:12 pxEkin

怎么将模型运行到手机上呀?

king-ma1993 avatar Mar 23 '23 02:03 king-ma1993