为什么使用GPU时SSD对小图像的推理时间比对大图像的推理时间长

Question

我发现在使用GPU时，SSD对较小图像的推断时间比较大图像的推断时间长，不知道为什么

我正在https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow上学习SSD\u tensorflow的代码，我修改了网络代码中的feat\u形状，以便测试不同大小的图像，当我记录vgg\u ssd300的推断时间时，我发现了一个奇怪的现象：

图像（720*1280）的推断时间短于图像（300*760）

我对此非常困惑，所以我做了一些测试，发现：

1. 当长宽比接近1:2时，推断时间会非常大，甚至比长宽比为1:1的图像大

   我的测试结果是：

   t（720、1280、3）<；t（306、763、3）

   t（720、1280、3）<；t（308665，3）

   t（720、1280、3）<；t（3071144，3）

   t（720、1280、3）<；t（302739，3）

2. 这只发生在GPU上。在CPU上，无论长宽比是多少，图像越大，时间越长

有人发现这个问题吗