Gerçek zamanlı nesne tanıma, hem doğru hem de hızlı olan sinir ağları gerektirir. Bu tür ağların tasarımı, performanstan ödün vermeden hızlı işleme sağlamak için karmaşık ve hesaplama verimliliğini içerir.
Verimli Neural Network Design
Mikrobiyal ağlardaki verimlilik, gerçek zamanlı uygulamalar için uygun hafif modeller oluşturmak gibi modelleme, ölçüm ve mimari optimizasyon gibi parametrelerin ve operasyonların sayısını azaltarak elde edilir.
Gerçek Zaman Tanıklığı için Popüler Mimariler
Çeşitli sinir ağ mimarisi hız ve verimlilik için optimize edilmiştir. örnekler MobileNet, ShuffleNet ve SqueezeNet. Bu modeller yüksek doğruluk sağlarken cihazlar üzerinde iyi performans göstermek için tasarlanmıştır.
Verimlilik artırmak için teknikler
- [FONT:0) Model Promosyon:[Dönetici: Model boyutunun pruning ve niceleştirme yoluyla azaltılması.
- [FONT:0) De ki:[Dönetici:0) Daha büyük, daha doğru modeller taklit etmek için daha küçük modeller.
- [FONTmized Architectures:[[Döneticileri kullanarak, özellikle hız için oluşturulan tasarımları kullanarak, derinlikli konvolutions gibi).
- [FONT:0) Zorware Acceleration:[Dönetici: GPUs, BTCs veya daha hızlı inferans için özel donanım.