YOLOV8模型在STM32N6 NPU板子上面运行时间较长

BUGKing

在使用YOLOV8训练目标检测神经网络模型之后，通过ST官方的 ST Edge AI Developer Cloud 平台上面进行量化优化模型，优化前模型的尺寸是12MB，优化后模型尺寸变成3MB左右，然后我使用平台上面的Benchmark 在STM32N6DK开发板上面运行测试，平台返回的Measured inference time
  达到了200多毫秒，但是经过询问AI助手，一般的YOLOV8模型在STM32N6上面运行时间可以达到几十毫秒就可以推断出来，我的模型是5个类别的目标检测模型，模型的大小也不大，请问为什么会出现这种情况？感谢各位大佬解答

BUGKing

各位大佬是我比较小白了，这个模型的输入数据是640*640的图片，图片可能是大小比较大了，我将模型的输入更改成256*256输入的，在进行量化优化有运行，推理时间就可以达到23ms，浪费大佬们的时间了，非常抱歉