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YOLOv8

目录

1. 简介

​YOLOv8是YOLO系列的的一个重大更新版本，它抛弃了以往的YOLO系类模型使用的Anchor-Base，采用了Anchor-Free的思想。YOLOv8建立在YOLO系列成功的基础上，通过对网络结构的改造，进一步提升其性能和灵活性。本例程对​YOLOv8官方开源仓库的模型和算法进行移植，使之能在SOPHON BM1684/BM1684X/BM1688/CV186X上进行推理测试。

2. 特性

  • 支持BM1688/CV186X(SoC)、BM1684X(x86 PCIe、SoC)、BM1684(x86 PCIe、SoC、arm PCIe)
  • 支持FP32、FP16(BM1684X/BM1688/CV186X)、INT8模型编译和推理
  • 支持基于BMCV预处理的C++推理
  • 支持基于OpenCV和BMCV预处理的Python推理
  • 支持单batch和多batch模型推理
  • 支持1个输出模型推理
  • C++例程支持opt模型推理（Python不支持）
  • 支持图片和视频测试

3. 准备模型与数据

建议使用TPU-MLIR编译BModel，在使用TPU-MLIR编译前需要导出ONNX模型。具体可参考YOLOv8模型导出。

​同时，您需要准备用于测试的数据集，如果量化模型，还要准备用于量化的数据集。

​本例程在scripts目录下提供了相关模型和数据的下载脚本download.sh，您也可以自己准备模型和数据集，并参考4. 模型编译进行模型转换。

# 安装unzip，若已安装请跳过，非ubuntu系统视情况使用yum或其他方式安装
sudo apt install unzip
chmod -R +x scripts/
./scripts/download.sh

执行后，模型保存至models/，测试数据集下载并解压至datasets/test/，精度测试数据集下载并解压至datasets/coco/val2017_1000/，量化数据集下载并解压至datasets/coco128/

下载的模型包括：
./models
├── BM1684
│   ├── yolov8s_fp32_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684的FP32 BModel，batch_size=1
│   ├── yolov8s_int8_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684的INT8 BModel，batch_size=1
│   ├── yolov8s_int8_4b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684的INT8 BModel，batch_size=4
│   ├── yolov8s_opt_fp32_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684的FP32 BModel，batch_size=1
│   ├── yolov8s_opt_int8_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684的INT8 BModel，batch_size=1
│   └── yolov8s_opt_int8_4b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684的INT8 BModel，batch_size=4
├── BM1684X
│   ├── yolov8s_fp32_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的FP32 BModel，batch_size=1
│   ├── yolov8s_fp16_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的FP16 BModel，batch_size=1
│   ├── yolov8s_int8_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的INT8 BModel，batch_size=1
│   ├── yolov8s_int8_4b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的INT8 BModel，batch_size=4
│   ├── yolov8s_opt_fp32_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的FP32 BModel，batch_size=1
│   ├── yolov8s_opt_fp16_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的FP16 BModel，batch_size=1
│   ├── yolov8s_opt_int8_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的INT8 BModel，batch_size=1
│   └── yolov8s_opt_int8_4b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1684X的INT8 BModel，batch_size=4
├── BM1688
│   ├── yolov8s_fp32_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的FP32 BModel，batch_size=1, num_core=1
│   ├── yolov8s_fp16_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的FP16 BModel，batch_size=1, num_core=1
│   ├── yolov8s_int8_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的INT8 BModel，batch_size=1, num_core=1
│   ├── yolov8s_int8_4b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的INT8 BModel，batch_size=4, num_core=1
│   ├── yolov8s_fp32_1b_2core.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的FP32 BModel，batch_size=1, num_core=2
│   ├── yolov8s_fp16_1b_2core.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的FP16 BModel，batch_size=1, num_core=2
│   ├── yolov8s_int8_1b_2core.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的INT8 BModel，batch_size=1, num_core=2
│   ├── yolov8s_int8_4b_2core.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的INT8 BModel，batch_size=4, num_core=2
│   ├── yolov8s_opt_fp32_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的FP32 BModel，batch_size=1, num_core=1
│   ├── yolov8s_opt_fp16_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的FP16 BModel，batch_size=1, num_core=1
│   ├── yolov8s_opt_int8_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的INT8 BModel，batch_size=1, num_core=1
│   ├── yolov8s_opt_int8_4b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的INT8 BModel，batch_size=4, num_core=1
│   ├── yolov8s_opt_fp32_1b_2core.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的FP32 BModel，batch_size=1, num_core=2
│   ├── yolov8s_opt_fp16_1b_2core.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的FP16 BModel，batch_size=1, num_core=2
│   ├── yolov8s_opt_int8_1b_2core.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的INT8 BModel，batch_size=1, num_core=2
│   └── yolov8s_opt_int8_4b_2core.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于BM1688的INT8 BModel，batch_size=4, num_core=2
├── CV186X
│   ├── yolov8s_fp32_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于CV186X的FP32 BModel，batch_size=1
│   ├── yolov8s_fp16_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于CV186X的FP16 BModel，batch_size=1
│   ├── yolov8s_int8_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于CV186X的INT8 BModel，batch_size=1
│   ├── yolov8s_int8_4b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于CV186X的INT8 BModel，batch_size=4
│   ├── yolov8s_opt_fp32_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于CV186X的FP32 BModel，batch_size=1
│   ├── yolov8s_opt_fp16_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于CV186X的FP16 BModel，batch_size=1
│   ├── yolov8s_opt_int8_1b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于CV186X的INT8 BModel，batch_size=1
│   └── yolov8s_opt_int8_4b.bmodel   # 使用TPU-MLIR编译，用于CV186X的INT8 BModel，batch_size=4
│── torch
│   └── yolov8s.torchscript.pt   # trace后的torchscript模型
└── onnx
    ├── yolov8s.onnx      # 导出的动态onnx模型
    ├── yolov8s_opt.onnx      # 导出的动态opt onnx模型
    ├── yolov8s_qtable_fp16       # TPU-MLIR编译时，用于BM1684X/BM1688的INT8 BModel混合精度量化
    ├── yolov8s_qtable_fp32       # TPU-MLIR编译时，用于BM1684的INT8 BModel混合精度量化
    ├── yolov8s_opt_qtable_fp16       # TPU-MLIR编译时，用于BM1684X/BM1688的INT8 BModel混合精度量化
    └── yolov8s_opt_qtable_fp32       # TPU-MLIR编译时，用于BM1684的INT8 BModel混合精度量化

下载的数据包括：

./datasets
├── test                                      # 测试图片
├── test_car_person_1080P.mp4                 # 测试视频
├── coco.names                                # coco类别名文件
├── coco128                                   # coco128数据集，用于模型量化
└── coco                                      
    ├── val2017_1000                               # coco val2017_1000数据集：coco val2017中随机抽取的1000张样本
    └── instances_val2017_1000.json                # coco val2017_1000数据集关键点标签文件，用于计算精度评价指标

4. 模型编译

导出的模型需要编译成BModel才能在SOPHON TPU上运行，如果使用下载好的BModel可跳过本节。建议使用TPU-MLIR编译BModel。

模型编译前需要安装TPU-MLIR，本例程使用的TPU-MLIR版本是v1.6，具体可参考TPU-MLIR环境搭建。安装好后需在TPU-MLIR环境中进入例程目录。使用TPU-MLIR将onnx模型编译为BModel，具体方法可参考《TPU-MLIR快速入门手册》的“3. 编译ONNX模型”(请从算能官网相应版本的SDK中获取)。

  • 生成FP32 BModel

​本例程在scripts目录下提供了TPU-MLIR编译FP32 BModel的脚本，请注意修改gen_fp32bmodel_mlir.sh中的onnx模型路径、生成模型目录和输入大小shapes等参数，并在执行时指定BModel运行的目标平台（支持BM1684/BM1684X/BM1688/CV186X），如：

./scripts/gen_fp32bmodel_mlir.sh bm1684 #bm1684x/bm1688/cv186x

​执行上述命令会在models/BM1684下生成yolov8s_fp32_1b.bmodel和yolov8s_opt_fp32_1b.bmodel文件，即转换好的FP32 BModel。

  • 生成FP16 BModel

​本例程在scripts目录下提供了TPU-MLIR编译FP16 BModel的脚本，请注意修改gen_fp16bmodel_mlir.sh中的onnx模型路径、生成模型目录和输入大小shapes等参数，并在执行时指定BModel运行的目标平台（支持BM1684X/BM1688/CV186X），如：

./scripts/gen_fp16bmodel_mlir.sh bm1684x #bm1688/cv186x

​执行上述命令会在models/BM1684X/下生成yolov8s_fp16_1b.bmodel和yolov8s_opt_fp16_1b.bmodel文件，即转换好的FP16 BModel。

  • 生成INT8 BModel

​本例程在scripts目录下提供了量化INT8 BModel的脚本，请注意修改gen_int8bmodel_mlir.sh中的onnx模型路径、生成模型目录和输入大小shapes等参数，在执行时输入BModel的目标平台（支持BM1684/BM1684X/BM1688/CV186X），如：

./scripts/gen_int8bmodel_mlir.sh bm1684 #bm1684x/bm1688/cv186x

​执行上述命令会在models/BM1684下生成yolov8s_int8_1b.bmodel和yolov8s_opt_int8_1b.bmodel等文件，即转换好的INT8 BModel。量化模型出现问题可以参考：Calibration_Guide。

5. 例程测试

6. 精度测试

6.1 测试方法

首先，参考C++例程或Python例程推理要测试的数据集，生成预测的json文件，注意修改数据集(datasets/coco/val2017_1000)和相关参数(conf_thresh=0.001、nms_thresh=0.7)。
然后，使用tools目录下的eval_coco.py脚本，将测试生成的json文件与测试集标签json文件进行对比，计算出目标检测的评价指标，命令如下：

# 安装pycocotools，若已安装请跳过
pip3 install pycocotools
# 请根据实际情况修改程序路径和json文件路径
python3 tools/eval_coco.py --gt_path datasets/coco/instances_val2017_1000.json --result_json results/yolov8s_fp32_1b.bmodel_val2017_1000_opencv_python_result.json

6.2 测试结果

在coco2017 val数据集上，精度测试结果如下：

测试平台 测试程序 测试模型 AP@IoU=0.5:0.95 AP@IoU=0.5
SE5-16 yolov8_opencv.py yolov8s_fp32_1b.bmodel 0.448 0.609
SE5-16 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_1b.bmodel 0.435 0.596
SE5-16 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_4b.bmodel 0.435 0.596
SE5-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_fp32_1b.bmodel 0.448 0.610
SE5-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_1b.bmodel 0.435 0.597
SE5-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_4b.bmodel 0.435 0.597
SE5-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_fp32_1b.bmodel 0.448 0.609
SE5-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_1b.bmodel 0.435 0.596
SE5-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_4b.bmodel 0.435 0.596
SE5-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_fp32_1b.bmodel 0.448 0.609
SE5-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_1b.bmodel 0.425 0.587
SE5-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_4b.bmodel 0.425 0.587
SE7-32 yolov8_opencv.py yolov8s_fp32_1b.bmodel 0.448 0.609
SE7-32 yolov8_opencv.py yolov8s_fp16_1b.bmodel 0.447 0.609
SE7-32 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_1b.bmodel 0.443 0.606
SE7-32 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_4b.bmodel 0.443 0.606
SE7-32 yolov8_bmcv.py yolov8s_fp32_1b.bmodel 0.447 0.610
SE7-32 yolov8_bmcv.py yolov8s_fp16_1b.bmodel 0.447 0.610
SE7-32 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_1b.bmodel 0.442 0.606
SE7-32 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_4b.bmodel 0.442 0.606
SE7-32 yolov8_bmcv.soc yolov8s_fp32_1b.bmodel 0.448 0.610
SE7-32 yolov8_bmcv.soc yolov8s_fp16_1b.bmodel 0.447 0.609
SE7-32 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_1b.bmodel 0.443 0.606
SE7-32 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_4b.bmodel 0.443 0.606
SE7-32 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_fp32_1b.bmodel 0.448 0.610
SE7-32 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_fp16_1b.bmodel 0.447 0.609
SE7-32 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_1b.bmodel 0.442 0.605
SE7-32 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_4b.bmodel 0.442 0.605
SE9-16 yolov8_opencv.py yolov8s_fp32_1b.bmodel 0.448 0.609
SE9-16 yolov8_opencv.py yolov8s_fp16_1b.bmodel 0.447 0.609
SE9-16 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_1b.bmodel 0.443 0.607
SE9-16 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_4b.bmodel 0.443 0.607
SE9-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_fp32_1b.bmodel 0.447 0.610
SE9-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_fp16_1b.bmodel 0.447 0.610
SE9-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_1b.bmodel 0.443 0.607
SE9-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_4b.bmodel 0.443 0.607
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_fp32_1b.bmodel 0.448 0.610
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_fp16_1b.bmodel 0.448 0.609
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_1b.bmodel 0.443 0.607
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_4b.bmodel 0.443 0.607
SE9-16 yolov8_opencv.py yolov8s_fp32_1b_2core.bmodel 0.448 0.609
SE9-16 yolov8_opencv.py yolov8s_fp16_1b_2core.bmodel 0.447 0.609
SE9-16 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_1b_2core.bmodel 0.443 0.607
SE9-16 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_4b_2core.bmodel 0.443 0.607
SE9-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_fp32_1b_2core.bmodel 0.447 0.610
SE9-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_fp16_1b_2core.bmodel 0.447 0.610
SE9-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_1b_2core.bmodel 0.443 0.607
SE9-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_4b_2core.bmodel 0.443 0.607
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_fp32_1b_2core.bmodel 0.448 0.610
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_fp16_1b_2core.bmodel 0.448 0.609
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_1b_2core.bmodel 0.443 0.607
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_4b_2core.bmodel 0.443 0.607
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_fp32_1b.bmodel 0.448 0.610
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_fp16_1b.bmodel 0.447 0.609
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_1b.bmodel 0.441 0.605
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_4b.bmodel 0.441 0.605
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_fp32_1b_2core.bmodel 0.448 0.610
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_fp16_1b_2core.bmodel 0.447 0.609
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_1b_2core.bmodel 0.441 0.605
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_4b_2core.bmodel 0.441 0.605
SE9-8 yolov8_opencv.py yolov8s_fp32_1b.bmodel 0.448 0.609
SE9-8 yolov8_opencv.py yolov8s_fp16_1b.bmodel 0.448 0.609
SE9-8 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_1b.bmodel 0.444 0.606
SE9-8 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_4b.bmodel 0.444 0.606
SE9-8 yolov8_bmcv.py yolov8s_fp32_1b.bmodel 0.447 0.610
SE9-8 yolov8_bmcv.py yolov8s_fp16_1b.bmodel 0.447 0.610
SE9-8 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_1b.bmodel 0.443 0.607
SE9-8 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_4b.bmodel 0.443 0.607
SE9-8 yolov8_bmcv.soc yolov8s_fp32_1b.bmodel 0.448 0.610
SE9-8 yolov8_bmcv.soc yolov8s_fp16_1b.bmodel 0.448 0.609
SE9-8 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_1b.bmodel 0.443 0.607
SE9-8 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_4b.bmodel 0.443 0.607
SE9-8 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_fp32_1b.bmodel 0.448 0.610
SE9-8 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_fp16_1b.bmodel 0.447 0.609
SE9-8 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_1b.bmodel 0.442 0.606
SE9-8 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_4b.bmodel 0.442 0.606

测试说明：

  1. batch_size=4和batch_size=1的模型精度一致；
  2. 由于sdk版本之间可能存在差异，实际运行结果与本表有<0.01的精度误差是正常的；
  3. AP@IoU=0.5:0.95为area=all对应的指标。
  4. 在搭载了相同TPU和SOPHONSDK的PCIe或SoC平台上，相同程序的精度一致，SE5系列对应BM1684，SE7系列对应BM1684X，SE9系列中，SE9-16对应BM1688，SE9-8对应CV186X；

7. 性能测试

7.1 bmrt_test

使用bmrt_test测试模型的理论性能：

# 请根据实际情况修改要测试的bmodel路径和devid参数
bmrt_test --bmodel models/BM1684/yolov8s_fp32_1b.bmodel

测试结果中的calculate time就是模型推理的时间，多batch size模型应当除以相应的batch size才是每张图片的理论推理时间。 测试各个模型的理论推理时间，结果如下：

测试模型 calculate time(ms)
BM1684/yolov8s_fp32_1b.bmodel 26.47
BM1684/yolov8s_int8_1b.bmodel 15.65
BM1684/yolov8s_int8_4b.bmodel 9.36
BM1684/yolov8s_opt_fp32_1b.bmodel 26.71
BM1684/yolov8s_opt_int8_1b.bmodel 15.09
BM1684/yolov8s_opt_int8_4b.bmodel 7.39
BM1684X/yolov8s_fp32_1b.bmodel 29.20
BM1684X/yolov8s_fp16_1b.bmodel 5.48
BM1684X/yolov8s_int8_1b.bmodel 3.32
BM1684X/yolov8s_int8_4b.bmodel 3.33
BM1684X/yolov8s_opt_fp32_1b.bmodel 29.40
BM1684X/yolov8s_opt_fp16_1b.bmodel 5.62
BM1684X/yolov8s_opt_int8_1b.bmodel 2.94
BM1684X/yolov8s_opt_int8_4b.bmodel 2.91
BM1688/yolov8s_fp32_1b.bmodel 165.56
BM1688/yolov8s_fp16_1b.bmodel 36.27
BM1688/yolov8s_int8_1b.bmodel 12.62
BM1688/yolov8s_int8_4b.bmodel 11.99
BM1688/yolov8s_fp32_1b_2core.bmodel 96.41
BM1688/yolov8s_fp16_1b_2core.bmodel 24.29
BM1688/yolov8s_int8_1b_2core.bmodel 10.14
BM1688/yolov8s_int8_4b_2core.bmodel 7.68
BM1688/yolov8s_opt_fp32_1b.bmodel 165.22
BM1688/yolov8s_opt_fp16_1b.bmodel 36.18
BM1688/yolov8s_opt_int8_1b.bmodel 9.89
BM1688/yolov8s_opt_int8_4b.bmodel 9.27
BM1688/yolov8s_opt_fp32_1b_2core.bmodel 96.67
BM1688/yolov8s_opt_fp16_1b_2core.bmodel 24.43
BM1688/yolov8s_opt_int8_1b_2core.bmodel 9.01
BM1688/yolov8s_opt_int8_4b_2core.bmodel 6.25
CV186X/yolov8s_fp32_1b.bmodel 161.60
CV186X/yolov8s_fp16_1b.bmodel 34.18
CV186X/yolov8s_int8_1b.bmodel 10.84
CV186X/yolov8s_int8_4b.bmodel 10.49
CV186X/yolov8s_opt_fp32_1b.bmodel 161.89
CV186X/yolov8s_opt_fp16_1b.bmodel 34.27
CV186X/yolov8s_opt_int8_1b.bmodel 7.90
CV186X/yolov8s_opt_int8_4b.bmodel 7.57

测试说明：

  1. 性能测试结果具有一定的波动性；
  2. calculate time已折算为平均每张图片的推理时间；
  3. SoC和PCIe的测试结果基本一致。

7.2 程序运行性能

参考C++例程或Python例程运行程序，并查看统计的解码时间、预处理时间、推理时间、后处理时间。C++和Python例程打印的时间已经折算为单张图片的处理时间。

在不同的测试平台上，使用不同的例程、模型测试datasets/val2017_1000，conf_thresh=0.25，nms_thresh=0.7，性能测试结果如下：

测试平台 测试程序 测试模型 decode_time preprocess_time inference_time postprocess_time
SE5-16 yolov8_opencv.py yolov8s_fp32_1b.bmodel 18.98 21.50 31.77 5.11
SE5-16 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_1b.bmodel 15.02 21.35 20.80 4.85
SE5-16 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_4b.bmodel 15.06 23.84 14.39 5.15
SE5-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_fp32_1b.bmodel 3.63 2.80 28.88 4.99
SE5-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_1b.bmodel 3.67 2.83 18.08 4.97
SE5-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_4b.bmodel 3.51 2.67 11.33 4.37
SE5-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_fp32_1b.bmodel 4.86 1.54 26.41 8.53
SE5-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_1b.bmodel 4.89 1.55 15.58 8.53
SE5-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_4b.bmodel 4.75 1.49 9.34 8.50
SE5-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_fp32_1b.bmodel 4.94 1.54 26.62 2.65
SE5-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_1b.bmodel 4.88 1.54 15.02 2.60
SE5-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_4b.bmodel 4.82 1.49 7.37 2.66
SE7-32 yolov8_opencv.py yolov8s_fp32_1b.bmodel 21.70 22.55 35.12 5.38
SE7-32 yolov8_opencv.py yolov8s_fp16_1b.bmodel 14.95 22.53 11.42 5.39
SE7-32 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_1b.bmodel 14.96 22.87 9.21 5.36
SE7-32 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_4b.bmodel 15.00 24.62 8.98 5.45
SE7-32 yolov8_bmcv.py yolov8s_fp32_1b.bmodel 3.16 2.38 31.87 5.42
SE7-32 yolov8_bmcv.py yolov8s_fp16_1b.bmodel 3.16 2.37 8.13 5.45
SE7-32 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_1b.bmodel 3.16 2.37 5.96 5.43
SE7-32 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_4b.bmodel 2.97 2.17 5.52 4.87
SE7-32 yolov8_bmcv.soc yolov8s_fp32_1b.bmodel 4.36 0.74 29.15 8.65
SE7-32 yolov8_bmcv.soc yolov8s_fp16_1b.bmodel 4.39 0.74 5.46 8.67
SE7-32 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_1b.bmodel 4.38 0.74 3.25 8.67
SE7-32 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_4b.bmodel 4.25 0.71 3.33 8.59
SE7-32 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_fp32_1b.bmodel 4.41 0.74 29.35 2.63
SE7-32 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_fp16_1b.bmodel 4.36 0.74 5.58 2.62
SE7-32 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_1b.bmodel 4.39 0.74 2.90 2.62
SE7-32 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_4b.bmodel 4.24 0.71 2.89 2.72
SE9-16 yolov8_opencv.py yolov8s_fp32_1b.bmodel 23.35 29.68 169.78 6.93
SE9-16 yolov8_opencv.py yolov8s_fp16_1b.bmodel 19.39 30.28 41.80 6.95
SE9-16 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_1b.bmodel 19.36 29.60 18.25 6.88
SE9-16 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_4b.bmodel 19.27 33.23 17.60 7.40
SE9-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_fp32_1b.bmodel 4.45 4.99 165.95 6.98
SE9-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_fp16_1b.bmodel 4.40 4.96 37.91 6.97
SE9-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_1b.bmodel 4.41 4.92 14.41 6.95
SE9-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_4b.bmodel 4.29 4.64 13.41 6.14
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_fp32_1b.bmodel 5.80 1.83 162.12 12.11
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_fp16_1b.bmodel 5.92 1.82 34.29 12.09
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_1b.bmodel 5.85 1.83 10.82 12.10
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_4b.bmodel 5.70 1.74 10.57 12.05
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_fp32_1b.bmodel 5.85 1.82 161.79 3.69
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_fp16_1b.bmodel 5.88 1.82 34.19 3.67
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_1b.bmodel 5.87 1.82 8.10 3.67
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_4b.bmodel 5.67 1.74 7.86 3.70
SE9-16 yolov8_opencv.py yolov8s_fp32_1b_2core.bmodel 35.37 29.56 100.48 6.94
SE9-16 yolov8_opencv.py yolov8s_fp16_1b_2core.bmodel 19.39 30.15 29.73 6.93
SE9-16 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_1b_2core.bmodel 19.32 29.63 16.04 6.88
SE9-16 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_4b_2core.bmodel 19.33 33.28 13.36 7.65
SE9-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_fp32_1b_2core.bmodel 4.49 4.98 96.83 6.96
SE9-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_fp16_1b_2core.bmodel 4.42 4.92 25.98 6.94
SE9-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_1b_2core.bmodel 4.39 4.90 11.99 6.95
SE9-16 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_4b_2core.bmodel 4.28 4.59 9.10 6.12
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_fp32_1b_2core.bmodel 5.90 1.83 93.00 12.10
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_fp16_1b_2core.bmodel 5.89 1.82 22.28 12.10
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_1b_2core.bmodel 5.92 1.83 8.35 12.18
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_4b_2core.bmodel 5.78 1.75 6.24 12.08
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_fp32_1b_2core.bmodel 5.92 1.84 92.15 3.72
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_fp16_1b_2core.bmodel 5.90 1.83 22.06 3.66
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_1b_2core.bmodel 5.89 1.83 7.25 3.67
SE9-16 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_4b_2core.bmodel 5.75 1.75 4.84 3.71
SE9-8 yolov8_opencv.py yolov8s_fp32_1b.bmodel 25.22 30.41 169.19 7.01
SE9-8 yolov8_opencv.py yolov8s_fp16_1b.bmodel 24.42 29.83 41.77 6.97
SE9-8 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_1b.bmodel 19.31 30.46 18.25 6.95
SE9-8 yolov8_opencv.py yolov8s_int8_4b.bmodel 19.42 32.97 17.66 7.41
SE9-8 yolov8_bmcv.py yolov8s_fp32_1b.bmodel 4.34 4.78 165.23 7.05
SE9-8 yolov8_bmcv.py yolov8s_fp16_1b.bmodel 4.34 4.77 37.60 7.07
SE9-8 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_1b.bmodel 4.29 4.76 14.32 7.10
SE9-8 yolov8_bmcv.py yolov8s_int8_4b.bmodel 4.14 4.47 13.17 6.21
SE9-8 yolov8_bmcv.soc yolov8s_fp32_1b.bmodel 5.85 1.82 161.46 12.21
SE9-8 yolov8_bmcv.soc yolov8s_fp16_1b.bmodel 5.83 1.82 34.05 12.19
SE9-8 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_1b.bmodel 5.77 1.82 10.71 12.20
SE9-8 yolov8_bmcv.soc yolov8s_int8_4b.bmodel 5.65 1.74 10.46 12.14
SE9-8 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_fp32_1b.bmodel 5.85 1.82 161.75 3.71
SE9-8 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_fp16_1b.bmodel 5.79 1.82 34.15 4.01
SE9-8 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_1b.bmodel 5.70 1.82 7.77 3.68
SE9-8 yolov8_bmcv.soc yolov8s_opt_int8_4b.bmodel 5.55 1.73 7.54 3.73

测试说明：

  1. 时间单位均为毫秒(ms)，统计的时间均为平均每张图片处理的时间；
  2. 性能测试结果具有一定的波动性，建议多次测试取平均值；
  3. SE5-16/SE7-32的主控处理器均为8核CA53@2.3GHz，SE9-16为8核CA53@1.6GHz，SE9-8为6核CA53@1.6GHz，PCIe上的性能由于处理器的不同可能存在较大差异；
  4. 图片分辨率对解码时间影响较大，推理结果对后处理时间影响较大，不同的测试图片可能存在较大差异，不同的阈值对后处理时间影响较大。

8. FAQ

请参考FAQ查看一些常见的问题与解答。