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。
本答案来源于文章《YOLOv12：实时图像和视频目标检测的开源工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样优化YOLOv12在边缘设备上的推理速度？
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