AI计算机视觉基准测试实战指南：从模型评估到性能优化

1次阅读

没有评论

共计 1444 个字符，预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。

在实际工业场景部署计算机视觉模型时，开发者常遇到两个核心痛点：

评估标准不统一：不同团队使用不同指标（如 mAP@0.5、mAP@0.5:0.95），导致模型对比困难
硬件适配成本高：同一模型在 T4 显卡和边缘设备（如 Jetson Nano）上的性能差异可达 10 倍以上

特点：强调端到端推理速度测试，适合评估硬件极限性能
指标：吞吐量（images/sec）、延迟（ms）
典型场景：数据中心级 GPU 服务器性能验证

特点：侧重检测 / 分割任务精度评估
指标：mAP（平均精度）、AR（平均召回率）
典型场景：算法研究阶段的模型质量验证

特点：大规模多标签分类评估
指标：F1-score、PR 曲线
典型场景：商品识别等需要处理类别不平衡的场景

from pycocotools.coco import COCO
from pycocotools.cocoeval import COCOeval

# 加载标注文件
annFile = 'instances_val2017.json'
cocoGt = COCO(annFile)

# 模型预测结果格式示例
results = [
    {
        "image_id": 42,
        "category_id": 18,
        "bbox": [258, 41, 348, 243],
        "score": 0.87
    }
]

# 将预测结果转为 COCO 格式
cocoDt = cocoGt.loadRes(results)

# 初始化评估器
cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, 'bbox')

# 运行评估
cocoEval.evaluate()
cocoEval.accumulate()
cocoEval.summarize()  # 输出 mAP 等关键指标

model_repository/
└── fasterrcnn
    ├── 1
    │   └── model.pt
    └── config.pbtxt

关键配置示例（config.pbtxt）

platform: "pytorch_libtorch"
max_batch_size: 8
input [
  {
    name: "input__0"
    data_type: TYPE_FP32
    dims: [3, 640, 640]
  }
]
output [
  {
    name: "output__0"
    data_type: TYPE_FP32
    dims: [100, 4]
  }
]