[請教] 關於課程給的影像辨識的範例程式

[kuihao]

老師您好
我在執行「影像辨識+IFTTT/OBJECT_WEBCAM_IFTTT.py」這個檔案時，
視窗中的畫面非常lag (推論一個Frame之後，畫面就會定格約5秒)，
我將傳送IFTTT及Thread的語法注解掉仍是如此，
是不是 TensorflowLite 本身對 Model 進行推論本來就比較花時間?
或是 mobilenet_ssd_v2_coco_quant 這個 Model 本身的問題?

我執行另外幾個影像辨識程式 (OBJECT_tflite\OBJECT_FILE_tflite.py 及 OBJECT_tflite\OBJECT_WEBCAM_tensorflow.py)
也有相同的狀況

目前我改用 Tensorflow2 及 EfficientDet-Lite2 Model 有解決lag的問題，但純粹好奇造成 lag 的原因是什麼

謝謝

[jiunnlin86]

關於這個問題，主要原因可能有兩個：

1. Tensorflow Lite Runtime 套件本身是全部依賴CPU的運算去執行，沒有GPU的加速，所以在CPU負荷可能會比較大。

2. 你可以試著把影像解析度在調低，或許也可以降低CPU的負荷。

所以你有看到關鍵字了~~CPU~~在Tensorflow Lite的運作下，CPU的效能決定了一切!

曾俊霖

[kuihao]

了解 謝謝老師

[作者]

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