Mạng thần kinh được sử dụng rộng rãi trong các công việc nhận dạng hình ảnh. triển khai những mô hình này trong ứng dụng thực tế bao gồm nhiều thử thách, bao gồm tài nguyên máy tính, độ nhạy và độ chính xác.

Xem toàn cảnh dự án

Dự án này nhằm thực hiện một mạng lưới thần kinh kết nối (CNN) để phân loại hình ảnh được chụp từ camera giám sát. Mục tiêu là đạt được độ chính xác cao trong khi duy trì khả năng xử lý thời gian thực.

Môi trường triển khai

Mạng thần kinh được triển khai trên một thiết bị cạnh được trang bị GPU. Thiết lập này giảm thiểu độ nhạy và giảm phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng mây. Môi trường cần thiết tối ưu hóa mô hình để giảm hiệu suất.

Công nghệ hóa hôn nhân

Một số kỹ thuật đã được sử dụng tối ưu hóa mạng thần kinh để triển khai:

  • Nghề tỉa lông cừu:) đã gỡ bỏ những kết nối thừa để giảm kích cỡ.
  • Sự thay đổi: chuyển đổi trọng lượng thành giảm độ chính xác để tăng tốc độ.
  • Gia tốc Hridware:) đã phân tích các khả năng GPU để suy luận nhanh hơn.

Kết quả và thử thách

Việc triển khai đạt được 95% độ chính xác với độ phân giải dưới 50 phần nghìn giây trên mỗi hình ảnh.