最近需要將YOLO演算法用到ARM上跑，不要求實時，但至少希望檢測時間能在1s內， 我將原版YOLO放到ARM上跑 42s多，求大神指點！ 如果將yolo放到caffe上在移到ARM上 是否會快些呢？
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自己頂一下，哈哈哈uj5u.com熱心網友回復：
YOLO不是好幾個版本的,模型最小的Tiny YOLO也要2s? https://pjreddie.com/darknet/yolo/uj5u.com熱心網友回復：
如果是運行在PC下有GPU的話2S, 可是我想放到ARM上運行，速度就好慢了uj5u.com熱心網友回復：
移植到arm有啥參考資料嗎，我也想試著移植一下uj5u.com熱心網友回復：
ARM上一般要考慮Neon指令優化吧? 不過話說回來,現在騰訊和百度不是已經開源了arm上的框架,自己移植pc上的代碼,作業量很大吧uj5u.com熱心網友回復：
目前正在做神經網路模型手機端的優化作業，建議你先試試模型剪枝、量化這兩個方法，當然對準確率會有一定影響，這個就需要兩方面權衡了。uj5u.com熱心網友回復：
怎么樣向大神請教uj5u.com熱心網友回復：
能知道一下嗎？uj5u.com熱心網友回復：
樓主您好，看到您成功地把yolo移植到了arm，真的很厲害。目前，我在這方面有一些問題希望可以和您交流一下。我的QQ：573948654uj5u.com熱心網友回復：
3559移植yolov3
https://blog.csdn.net/yunge812/article/details/103938693
海思的移植可以看看這個教程
視頻教程 https://edu.csdn.net/course/detail/27680/373638
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我去，這是啥手機42s?轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/24747.html
標籤：人工智能技術
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