最近是刚刚工作的一个月，遇到了不少问题，也学会了不少做事情的道理。

我接手的任务是 二维码检测加速，实现从CPU 检测到 GPU 检测，之前的同事选择的是opencv的自己的二维码检测。
Opencv采用的是(SSD + SR + Zxing), 但是官方的检测效果，检测速度不尽如人意。

  • Opencv这套方案的逻辑控制，也有自己的可取之处，我来回忆一下：
  • 图像宽高任意一边小于20，则认为结果是不可信赖的，返回报错。
  • 待续。

我在工作之中犯的错有:

  1. 我遇到问题，在没有一个明确行得通的方案的时候，没有像其他同事咨询，其实公司是有自己的工具库的。
  2. 遇到问题的时候，要明确自己的目的性：是工作第一？ 还是学习第一？当然是工作第一，先完成工作任务再去深入学习。
  3. 遇到需要自己测试性能的时候，想好自己要怎样去测试，最好给自己制定一个详细的方案，要不然，测试的过程中，就像一个电子在做无规则运动，短时间内靠近不了原子核。
总结自己做的尝试：
  • 将SSD二维码检测模型使用tensorRT，转到GPU运行。
  • 尝试使用github的， tensorRT_Pro.
  • 尝试使用tensorRT官方的 sample_SSD
  • 尝试使用公司的 trtmodel 转换工具，使用公司的trt推理工具。
  • Cmake 是一个问题，看代码的时候，看到Cmake老是看不懂，最近要好好学习一下。
  • 看我接手的项目代码的时候，对里面很多宏定义不熟悉，不会使用 宏进行DEBUG.
  • 对传统视觉中的opencv的一些操作不熟悉。比如：抠图，cvtColor, convertTo();
总结以后应该怎样做：
  • 遇到问题，先分析清楚，确定一个可行的方案(和前辈共同确定)。
  • 制定方案、并且实施的时候，遇到不会的咨询同事和领导，先跑通再想优化的事情。
  • 以解决问题为第一要义，不能在过度沉迷于某一个知识点。要记录，事后进行学习。