MiDaS模型性能测试：CPU环境下的推理速度

MiDaS模型性能测试：CPU环境下的推理速度

1. 引言：AI 单目深度估计的现实意义

在计算机视觉领域，从单张2D图像中恢复3D空间结构一直是极具挑战性的任务。传统方法依赖多视角几何或激光雷达等硬件支持，成本高且部署复杂。近年来，随着深度学习的发展，单目深度估计（Monocular Depth Estimation）技术逐渐成熟，使得仅通过一张普通照片即可推断场景的深度信息成为可能。

Intel 实验室提出的MiDaS 模型是该领域的代表性成果之一。它基于大规模混合数据集训练，能够泛化到多种真实场景，输出高质量的相对深度图。尤其在边缘计算、移动设备和低功耗场景下，CPU环境下的高效推理能力成为衡量其工程价值的关键指标。

本文将围绕一个已集成 WebUI 的 CPU 优化版 MiDaS 镜像展开，重点测试其在无 GPU 支持情况下的推理速度表现，并分析影响性能的关键因素，为实际部署提供可落地的参考依据。

2. 项目架构与技术选型

2.1 核心模型：MiDaS v2.1 与MiDaS_small变体

MiDaS（Mixed Depth Supervision）由 Intel ISL 实验室提出，核心思想是统一不同数据集中的深度尺度，实现跨域泛化。其主干网络采用 EfficientNet 或 ViT 架构，但在轻量化版本MiDaS_small中使用了更紧凑的编码器-解码器结构，专为资源受限设备设计。

本项目选用的是 PyTorch Hub 官方发布的MiDaS_small模型权重：

import torch # 加载官方 MiDaS_small 模型 model = torch.hub.load("intel-isl/MiDaS", "MiDaS_small") model.eval() # 设置为评估模式

该模型具备以下特点： - 参数量约 1800 万，远小于 full 版本（~8000 万） - 输入尺寸固定为 256×256，适合快速前向传播 - 使用双线性上采样恢复分辨率，避免复杂后处理 - 在 CPU 上单次推理时间可控制在 1~3 秒内

2.2 系统集成：WebUI + OpenCV 可视化管道

为了提升可用性，该项目封装了完整的前端交互界面，基于 Flask 或 Gradio 实现简易 Web 服务，用户可通过浏览器上传图像并实时查看结果。

后处理流程如下：

1. 图像预处理：调整大小至 256×256，归一化像素值
2. 模型推理：执行 forward pass 获取深度图（H×W）
3. 深度映射：使用 OpenCV 将深度值转换为 Inferno 色彩空间
4. 输出展示：返回原始图与热力图并列显示

import cv2 import numpy as np def apply_inferno_colormap(depth_map): # 归一化深度图到 [0, 255] depth_normalized = cv2.normalize(depth_map, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX) depth_uint8 = depth_normalized.astype(np.uint8) # 应用 Inferno 伪彩色 heatmap = cv2.applyColorMap(depth_uint8, cv2.COLORMAP_INFERNO) return heatmap

此流程完全运行于 CPU，依赖库包括： -torch==1.13.1+cpu（CPU-only 版本 PyTorch） -opencv-python-headless-Pillow,Flask或Gradio

3. CPU环境下的性能实测

3.1 测试环境配置

⚠️ 注意：未启用 ONNX Runtime 或 TensorRT 等加速引擎，所有推理均在原生 PyTorch 下完成。

3.2 推理延迟测量方法

我们选取 50 张不同场景的照片（包含室内、街道、宠物、远景等），每张图像重复推理 10 次，取平均耗时作为最终结果。计时范围涵盖： - 图像加载与预处理 - 模型 forward 推理 - 后处理（色彩映射）

排除首次推理（含模型加载开销）。

3.3 性能测试结果汇总

关键观察点：

• 模型推理占整体时间的 76%，是主要瓶颈
• 输入图像内容对耗时影响较小（标准差低），说明计算负载稳定
• 内存占用峰值约为 1.2GB，适合嵌入式部署

3.4 不同输入尺寸的影响对比

虽然MiDaS_small默认输入为 256×256，但部分实现允许动态缩放。我们在相同环境下测试三种常见尺寸：

📊 结论：256×256 是 CPU 场景下的最优平衡点，兼顾速度与精度。

4. 性能优化建议与实践技巧

尽管MiDaS_small已针对轻量级场景优化，但在实际部署中仍可通过以下手段进一步提升效率。

4.1 启用 TorchScript 编译加速

PyTorch 提供 JIT 编译功能，可将模型固化为静态图，减少解释开销：

# 导出为 TorchScript 模型 example_input = torch.randn(1, 3, 256, 256) traced_model = torch.jit.trace(model, example_input) traced_model.save("midas_small_traced.pt") # 加载时无需重新构建图 loaded_model = torch.jit.load("midas_small_traced.pt")

✅ 实测效果：推理时间降低约12%（从 1.87s → 1.65s）

4.2 使用多线程 DataLoader 预加载

当批量处理图像时，I/O 和预处理常成为瓶颈。可通过异步方式提前准备数据：

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor: future = executor.submit(preprocess_image, img_path) # 并行进行其他操作 result = future.result()

适用于 Web 服务中连续请求场景。

4.3 减少不必要的后处理操作

OpenCV 的applyColorMap虽然视觉效果好，但并非必需。若仅需深度数值用于后续逻辑判断（如避障、距离估算），可跳过色彩映射步骤。

✅ 节省时间：约0.3~0.5 秒

4.4 合理设置线程数以匹配 CPU 核心

PyTorch 默认会使用多个线程进行矩阵运算。在双核机器上，过多线程反而导致上下文切换开销。

torch.set_num_threads(2) # 匹配物理核心数 torch.set_num_interop_threads(1)

✅ 实测提升：推理波动减少，稳定性增强

5. 应用场景与局限性分析

5.1 典型适用场景

5.2 当前技术局限

💡 建议：不要将其视为精确测距仪，而应作为“空间结构感知”的辅助工具。

6. 总结

本文围绕MiDaS_small 模型在纯 CPU 环境下的推理性能进行了系统性测试与分析，得出以下核心结论：

1. 推理速度达标：在双核 CPU 环境下，单张图像平均耗时1.87 秒，满足大多数离线或轻量在线应用需求。
2. 系统高度稳定：基于官方 PyTorch Hub 模型，无需 Token 验证，杜绝因鉴权失败导致的服务中断。
3. 可视化效果出色：结合 OpenCV 的 Inferno 色彩映射，生成的热力图科技感强，便于直观理解。
4. 优化空间明确：通过 TorchScript 编译、线程调优、流程简化等手段，可进一步压缩延迟至 1.5 秒以内。

对于希望在无 GPU 条件下快速部署单目深度估计能力的开发者而言，该方案提供了开箱即用、低门槛、高稳定性的解决方案，特别适合边缘设备、教学实验和原型验证等场景。

未来可探索方向包括： - 结合 SLAM 技术实现半稠密重建 - 在 Raspberry Pi 等 ARM 设备上移植验证 - 引入轻量级蒸馏模型进一步提速

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