opencv 深度排序使用大量CPU

yhqotfr8 于 2023-06-06 发布在其他

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我正在创建一个软件，它可以使用OpenCV在不同的线程中读取多个相机，然后使用YOLOv 4 Tensorflow模型在主线程中处理它们。这样，我的GPU运行在大约40%的容量上，我的CPU核心在gnome-system-monitor中也都在30-40%左右。
然而，当我集成深度排序时，GPU的使用率保持不变，但CPU负载在每个核心上都达到100%。
我的问题是，这正常吗？深度排序主要在CPU上运行吗？
我正在初始化并运行深度排序，就像在这个repo文件中一样：https://github.com/theAIGuysCode/yolov4-deepsort/blob/9e745bfb3ea5e7c7505cb11a8e8654f5b1319ad9/object_tracker.py#L48
使用：

Ubuntu 18.04
Python 3.8
Tensorflow 2.3.1
OpenCV Python 4.4.0.44
CUDA 10.1.243，cuDNN 7.6.5，带驱动程序418.152

工作站笔记本电脑规格：

NVIDIA RTX Quadro 5000
英特尔®至强（R）E-2276 M CPU@2.80GHz × 12
32 GB内存

opencv

来源：https://stackoverflow.com/questions/65100393/deep-sort-uses-a-lot-of-cpu

2条答案

按热度按时间

voj3qocg1#

不这不正常这是一个bug。查一下我的回购记录
https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_Pytorch/issues/48
您需要对HPC库使用的CPU进行限制，如下所示：

# limit the number of cpus used by high performance libraries
import os
os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "1"
os.environ["OPENBLAS_NUM_THREADS"] = "1"
os.environ["MKL_NUM_THREADS"] = "1"
os.environ["VECLIB_MAXIMUM_THREADS"] = "1"
os.environ["NUMEXPR_NUM_THREADS"] = "1"

赞(0）回复(0）举报 2023-06-06

8zzbczxx2#

在_cosine_distance中，numpy数组应该声明dtype。

if not data_is_normalized:
    a = np.asarray(a) / np.linalg.norm(a, axis=1, keepdims=True)
    b = np.asarray(b) / np.linalg.norm(b, axis=1, keepdims=True)

变更为：

if not data_is_normalized:
    a = np.array(a, dtype=np.float128) / np.linalg.norm(a, axis=1, keepdims=True)
    b = np.array(b, dtype=np.float128) / np.linalg.norm(b, axis=1, keepdims=True)

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