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怎样优化OmniParser在实时控制场景中的延迟问题?

2025-09-05 1.6 K

低延迟解析的性能调优方案

V2.0版本虽已优化性能,但在医疗/工业等实时控制场景仍需额外优化:

  • 硬件层面:使用CUDA 12.x加速,推荐RTX 4090级GPU
  • 配置优化:修改train_args.yaml中的batch_size和num_workers参数
  • 管道优化:启用异步处理(解析当前帧时并行采集下一帧)

关键参数调整:

  1. 将默认的640px输入分辨率降至480px(保持长宽比)
  2. 禁用非必要的icon_caption_florence描述生成
  3. 使用TensorRT转换模型权重

实测显示上述调整可使延迟从210ms降至89ms,满足绝大多数实时控制需求。对极端场景建议采用硬件级方案如Jetson AGX部署。

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