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https://e2e.ti.com/support/processors-group/processors/f/processors-forum/1516632/am62a7-q1-object-detection-inaccuracy-when-input-frame-rate-exceeds-output-frame-rate
工具/软件：
您好 Howie、
YOLOX-S 模型的运行速度确实比30 FPS 流慢。 我预计运行 YOLOX-Tiny 或-nano 等另一个型号时不会遇到此行为。
帧滴是最可能的原因。 您如何运行流水线？ OptiFlow 还是 apps_python/apps_cpp？
这里的正确策略是测量模型的可实现 FPS -这将是限制性能的管道的关键阶段。 在这里、我建议应用应丢弃帧以匹配该预期帧速率(在 gstreamer 中、drop-only=True 的视频插件) 、然后 AI 模型才会运行。
发生的情况是、后处理使用的帧比推理运行的帧更新。 apps_python/cpp 应用中的流程是：
与推理相对应的原始帧可能在长推理调用期间被丢弃、然后由应用通过 appsink 提取。
您的查询对于缓解这种情况的策略相当开放。 所选的 TIDL 推理模型应能够匹配摄像头源的帧间延迟、或者您只应以加速器可以处理的速率调用推理(如果这意味着丢弃帧、则应这样做)。
一些用例将以不同的速率运行多个模型、但如果您只有一个模型、最好使用推理时间<=帧间延迟的模型。 否则、丢弃的帧只是浪费 CPU 和 DDR 的利用率。
BR、 Reese
