之前用YOLO的測試時，在純CPU狀況下以webcam做影像物件辨識，以intel i7, 16G檢測800*600的大小，大概每秒2-4張，不過如果影像是來自ESP32CAM的串流視訊，一樣800*600的大小，會變慢到每秒1張。
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之前用YOLO的測試時，在純CPU狀況下以webcam做影像物件辨識，以intel i7, 16G檢測800*600的大小，大概每秒2-4張
不過如果影像是來自ESP32CAM的串流視訊，一樣800*600的大小，會變慢到每秒1張。
若你沒有GPU做加速，但也想要加快檢測速度，可以改用tiny版，速度可以快10倍左右，但是檢測的效果會比較差。
修改的方法很簡單，先下載這個壓縮檔，內部包含兩個檔案，下載網址：https://t.ly/JvKz5
yolov3-tiny.cfg
yolov3-tiny.weights
將上述檔案放置在yolo同一個資料夾中，並修改程式的第30，31行的內容如下：
modelConfiguration = "yolov3-tiny.cfg"
modelWeights = "yolov3-tiny.weights"
接下來是測試狀況
1.Yolo標準版效能與測試結果：以我的電腦來說，標準版的檢測大概每秒3張，而檢測效果非常好
就算是只有一隻手，她都能判斷出這是人。
2.Yolo Tiny版效能與測試結果：大約每秒30張，只有手的時候就檢測不出來是人，甚至手機如果螢幕沒打開的狀況，她也認不出來是手機。
總而言之，要選yolo標準版跟tiny版，視需要而定，需要快不需要準確度，可以選tiny版，如果需要準確，可以選標準（可是會掉格…那還不是一樣）
下次來使用GPU加強物件辨識。