Neurale nettverk er mye brukt i bildegjenkjennelsesoppgaver. Å deplete disse modellene i virkelige applikasjoner innebærer flere utfordringer, inkludert beregningsressurser, latens og nøyaktighet. Denne case-studien utforsker distribusjonsprosessen til et nevralt nettverk for bildegjenkjenning i en praktisk innstilling.

Prosjektoversikt

Prosjektet har som mål å implementere et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) for å klassifisere bilder som er tatt fra overvåkingskameraer. Målet var å oppnå høy nøyaktighet samtidig som man opprettholder reell prosesseringsevne.

Deployment Miljø

Nurale-nettverket ble utplassert på en kantenhet utstyrt med en GPU. Denne installasjonen minimeret latens og redusert avhengighet av skyinfrastruktur. Miljøet krevde optimalisering av modellen for effektiv inferens.

Optimeringsteknikker

Flere teknikker ble brukt til å optimalisere det nevrale nettverket for utplassering:

  • Modelberegning: Fjernet overflødige forbindelser for å redusere størrelsen.
  • Kvintisering: Omgjort vekter til lavere presisjon for å forbedre hastigheten.
  • Hardware akselerasjon: Utnyttet GPU-funksjoner for raskere inferens.

Resultater og utfordringer

Utplasseringen oppnådde en nøyaktighet på 95 % med en behandlingsfrekvens på under 50 millisekunder per bilde. Utfordringer inkluderte å administrere begrensede minneressurser og sikre konsekvent ytelse på tvers av ulike belysningsforhold.