ディープラーニングを用いた物体検出は，従来，エッジデバイスからサーバを利用して処理を行っていたが，近年，物体検出においてリアルタイム性がより重視されており，サーバへのデータ転送によるレイテンシが問題とされている．そのような問題点を解決するために，デバイス上で処理を行うエッジコンピューティングが期待されている．小規模な計算資源を有するエッジデバイスにおいて，推論を高速化する方法としては，NVIDIA TensorRTライブラリによるモデル最適化が注目されており，このライブラリにより最適化された推論モデルを使用することで推論時間の大幅な短縮が可能となる．本稿では，NVIDIA Jetson AGX Xavier上でTensorRTによるモデル最適化の性能評価を行い，その有効性を確認する．