全候補は133点を保持します。同じモデルと動画入力で、数値形式・GPUメモリ再利用・実行経路を比較します。
1〜4入力は1セッションを時分割する推論負荷です。物理カメラの同期・三角測量・SteamVR送出の実測ではありません。映像は端末から送信しません。
等価FP32実験：gpu-decoderは復号のMinだけをLess＋Whereへ変え、Graph Captureを妨げる配置制約を比較します。head-gemmは時間を占める出力直前の2つの畳み込みも、同じFP32重みの明示的im2col＋行列積へ置き換えます。split8は積の和を8分割して最後に足します。学習済み重み・133関節・入力解像度を維持します。CPU変換検査と、実GPUの速度・誤差は分けて確認します。
同じORT 1.27.0 JSEPのパッチ前後を比較します。別実装のwebgpu-only配布物とは区別します。
MediaPipe Pose / Holistic比較 · ネイティブGPU診断スクリプト
ネイティブ比較用。正規化済みの画像3枚を含む診断ファイルです。端末内でのみ使用してください。通常の結果JSONには画像を含みません。
同じLまたはXのFP32基準も自動で測定します。FP32との差は正解データに対する精度ではありません。初回は選択したモデルだけ取得・キャッシュします。
標準経路も基準として自動測定します。GPUバッファ再利用とGraph Captureも、入力転送・GPU完了・133関節の読戻しを含めて測ります。Graph Captureで未対応演算があれば失敗理由を記録します。差分基準は身体・股関節・膝・足首・足先それぞれXY p95 ≤ 3px、Z p95 ≤ 5cm、信頼度低下なしです。観測不足では合格にしません。
診断にはtimestamp-queryが必要です。診断時の負荷は速度計測へ含めません。JSONに動画名・映像・端末識別情報は保存しません。
| 全身モデル | 実行経路 | 容量 MB | p50 / p95 ms | 合計fps | 入力あたりfps | 身体・足 XY / Z p95 | 足首 XY / Z p95 | 足先 XY / Z p95 | 判定 |
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