各タイプの Yolo v2の実行速度を比較してみた。(I compared the execution speed of each type of Yolo v2.)

Yolo V2　OpenCV検出結果　本文と関係なし

OpenCV版がどれくらいの速度なのか、サンプルプログラムの検出実行の前後をtickmeterで計測した。
t.start();
cv::Mat detectionMat = net.forward("detection_out");
t.stop();

本来１０回くらい計測し平均をとる方がばらつきは少ないが、１回のみの計測値を記す。 
比較対象の入力は同じ電気機関車の画像である。上記でない。前の記事を参照


Yolo v2 OpenCV CPU
240.021 ms
Class: 6 (train)
Confidence: 0.696404

Class: 6 (train)
Confidence: 0.838492

Class: 7 (truck)
Confidence: 0.251813

Class: 2 (car)
Confidence: 0.579142

Class: 2 (car)
Confidence: 0.527116

Class: 2 (car)
Confidence: 0.373341



Yolo v2 GPU
Loading weights from ../work/yolo.weights...Done!
../work/train1.png: Predicted in 0.067898 seconds.
train: 68%
truck: 28%
car: 25%
car: 50%
car: 55%
car: 61%
train: 86%

Yolo v2 CPU
Loading weights from ../work/yolo.weights...Done!
../work/train1.png: Predicted in 11.672127 seconds.
train: 68%
truck: 28%
car: 25%
car: 50%
car: 55%
car: 61%
train: 86%

結果

速度

GPU > OpenCV >> CPU

OpenCVは一部最適化されていて、CPU版は、最適化されていないと思う

初期化時間（モデルとWeightの読み込みと初期化時間）

OpenCV >> GPU = CPU

精度

Yolo v2 GPU　と　Yolo v2 CPU　の信頼度は同じであるが、OpenCV版とはことなる

以上