ออกแบบเครือข่ายเชิงลึก Convolutional Networks สําหรับวิเคราะห์วิดีโอแบบเรียลไทม์
International Network (CNN) ใช้อย่างแพร่หลายในการวิเคราะห์ข้อมูลวิดีโอในเรียลไทม์ การออกแบบ CNN สําหรับวัตถุประสงค์นี้เกี่ยวกับความสมดุลของความถูกต้องและประสิทธิภาพในการคํานวณ บทความนี้ทําการสํารวจการพิจารณาและกลยุทธ์ที่สําคัญในการสร้างสถาปัตยกรรมของ CNN สําหรับการสร้าง VN สําหรับการวิเคราะห์วิดีโอแบบเรียลไทม์
องค์ประกอบสําคัญในการออกแบบ CNN สําหรับวิดีโอเรียลไทม์
ความจุสูง จะสําคัญเมื่อประมวลผลกลุ่มแฟ้มวิดีโอ ในเวลาที่จริง CNN ต้องตั้งค่าให้พอดี เพื่อลดความหน่วงของความเร็วระหว่างที่ยังคงมีความแม่นยําสูง ซึ่งนี้เกี่ยวกับการเลือกความลึกของเครือข่าย, ประเภทชั้น และพารามิเตอร์ที่เหมาะสม
กลยุทธ์ เพื่อ การ รักษา
กลยุทธ์หลาย ๆ อย่างสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของ CNN สําหรับโปรแกรมจริง:
- [FLT: 0] การบีบอัด: เทคโนโลยีเช่นการลิดรอนและการจัดวางแบบลดขนาดแบบจําลอง และเพิ่มความเร็ว
- [FLT: 0] สถาปัตยกรรมรุ่นเบา: ใช้สถาปัตยกรรมเช่น โมบิลเนต หรือ ชุฟเฟิลเนต ออกแบบมาเพื่อประสิทธิภาพ
- [FLT: 0] มติแบบสอดคล้อง: การลดความละเอียดการป้อนข้อมูลลดความจุตัวพิมพ์ได้โดยไม่ส่งผลกระทบกับความถูกต้องอย่างมหาศาล
- [FLT: 0] Hardrware Acccessulation: Leverterrating GPUs หรือฮาร์ดแวร์พิเศษเช่น TPUs ส่งเสริมความเร็วการประมวลผล
ออกแบบมุมมอง
เมื่อออกแบบ CNN สําหรับการวิเคราะห์วิดีโอแบบเรียลไทม์ ให้พิจารณาถึงความต้องการของโปรแกรมโดยเฉพาะ ตัวอย่างเช่น ระบบติดตาม อาจจัดลําดับความสําคัญความเร็วมากกว่าการยอมรับอย่างละเอียด ในขณะที่ยานพาหนะอัตโนมัติต้องการความแม่นยําสูง และความเร็วต่ํา การลดความต่ําเหล่านี้จําเป็นสําหรับการนําไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ