【RT-DETR实战】061、端到端速度优化：从数据加载到后处理
news2026/5/21 11:25:32
昨天深夜调模型的时候又遇到性能瓶颈——明明GPU利用率只有60%，帧率死活上不去。盯着nvidia-smi的输出发呆半小时，突然意识到问题不在前向推理那几百毫秒，而在数据加载和后处理这些“边角料”环节。今天咱们就聊聊RT-DETR端到端流水线里那些容易被忽略的速度陷阱。数据加载：第一个隐形杀手很多人以为数据加载就是几行torch.utils.data.DataLoader的事，其实这里的水很深。先看个典型错误写法：# 别这样写！每个epoch都重新解析一遍标注文件classBadDataset(Dataset):def__init__(self):
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