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2024-10-17 23:20:15 +08:00 · 2024-10-17 23:20:15 +08:00 · 03ced2740f
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 - 问题描述：行人重识别模型推理速度慢，占推理总流程时间的90%以上，需要再优化一下，导致视频流严重卡顿![alt text](image/image.png)
 - 问题原因：通过打印fast-reid推理用时，当batch_size为4时，用时约为6ms，由于yolo一次性会检测8张图片，同一张图片里面有非常多的框，所以fast-reid推理总用时较长
 - 解决方案：
-  1. 增大fast-reid模型的batch_size为8时，视频流卡顿现象明显缓解
+  1. 增大fast-reid模型的batch_size为8时，视频流卡顿现象明显缓解 
 ### 2.3 待办事项
 #### 重识别逻辑
 1. 检测到人之后