【问题标题】:Azure custom vision object detection high latencyAzure 自定义视觉对象检测高延迟
【发布时间】:2019-03-10 09:47:16
【问题描述】:

我的 Azure 自定义视觉视频对象在 FO 层中具有很高的检测延迟。如何最大限度地缩短响应时间?我应该去S层吗?

我的计划使用了我在 Azure 自定义视觉门户上训练的自定义视觉对象检测模型,然后在我的 Python 脚本中使用预测 API,将视频逐帧发送到 API。这在响应时间上有很多延迟。如果我发送 20FPS 的 1 分钟视频,处理它需要 2 多个小时。

【问题讨论】:

  • 请详细说明您的问题。
  • 感谢 Richie Bendall 考虑。我使用的是自定义视觉对象检测模型,我在 Azure 自定义视觉门户上进行了训练,然后在我的 python 脚本中使用预测 api,将视频帧一帧一帧发送到 api,但它以响应时间延迟。如果我发送 1 分钟 (20Fps) 的视频,则需要大约 2 小时或更多小时

标签: python-3.x microsoft-cognitive microsoft-custom-vision


【解决方案1】:

https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/cognitive-services/custom-vision-service/ 回答了您的问题,但一般来说,无论您是哪一层,您都无法在不先提取关键帧的情况下将每一帧都发送到服务。

【讨论】:

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