1. 采用Nvidia官方基准测试：

 GitHub - NVIDIA-AI-IOT/jetson_benchmarks: Jetson Benchmark

1. 该基准测试中主要包含以下网络：

1. Inception V4 : 299x299
2. ResNet-50 : 224x224
3. OpenPose : 256x456
4. VGG-19 : 224x224
5. YOLO-V3 : 608x608
6. Super Resolution : 481x321
7. Unet : 256x256

官方测试环境为Jetpack4.4,TensorRt7.本次测试采用环境为jetpack5.0.1 cuda 11.3 tensorrt 8.4.0

1. 主要操作流程：

1. git clone https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/jetson_benchmarks.git
2. cd jetson_benchmarks|mkdir model
3. sudo sh install_requirements.sh #本次测试采用python3.8
4. python3 utils/download_models.py --all --csv_file_path <path-to>/benchmark_csv/nx-benchmarks.csv --save_dir <absolute-path-to-downloaded-models>    #下载测试模型
5. sudo python3 benchmark.py --all --csv_file_path <path-to>/benchmark_csv/nx-benchmarks.csv --model_dir <absolute-path-to-downloaded-models>    #运行所有测试模型

测试过程中GPU以最高频率921600000HZ运行，功率运行至最大

1. 测试结果：

GPU运行结果：

Inception V4

FPS输出结果：

Model Name	FPS
Inception V4 : 299x299	311.73
ResNet-50 : 224x224	824.02
pose_estimation	237.1
VGG-19 : 224x224	66.43
YOLO-V3 : 608x608	546.69
Super Resolution : 481x321	150.46
Unet : 256x256	145.42
ssd-mobilenet-v1	887.6

可能报错：

设置路径时最好设置为绝对路径

大部分报错都是因为版本问题产生，本次测试安装包版本信息如下：