针对边缘设备算力有限的特性，可通过以下多维度优化实现实时推理：
1. 模型选型与压缩::
- 首选YOLOv12-Nano/Small版本，参数量减少80%仍保持较好精度
- 使用model.export(format=’onnx’, half=True)导出FP16量化模型
- 通过TensorRT进一步优化（需安装trtexec工具）
2. 硬件加速配置::
- 启用CUDA Graph（需CUDA≥11.4）
- 设置torch.backends.cudnn.benchmark=True
- 对于Jetson设备，安装JetPack SDK并开启NVDLA
3. 推理参数调优::
- 降低imgsz至416×416（需重训练模型）
- 设置–batch=1 –workers=1减少内存占用
- 调整conf-thres（如0.4）平衡速度与召回率
4. 系统级优化::
- 使用CPython替代标准Python解释器
- 通过taskset绑定CPU核心
- 关闭设备不必要的后台进程
实测在Jetson Xavier NX上，优化后YOLOv12-N延迟可从23ms降至8ms。
This answer comes from the articleYOLOv12: Open source tool for real-time image and video target detectionThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化YOLOv12在边缘设备上的推理速度？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil