Việc nhận diện đối tượng thời gian thực đòi hỏi mạng lưới thần kinh vừa chính xác vừa nhanh, thiết kế những mạng lưới như thế bao gồm cân bằng sự phức tạp và hiệu quả tính toán để đảm bảo xử lý nhanh chóng mà không cần phải hy sinh hiệu quả.

Nguyên tắc then chốt của thiết kế mạng thần kinh học

Thành quả trong mạng thần kinh được thực hiện bằng cách giảm số lượng tham số và các hoạt động cần thiết cho suy luận.

Những kiến trúc sư nổi tiếng để có sự công nhận thời gian thực

Một số cấu trúc mạng thần kinh được tối ưu hóa với tốc độ và hiệu quả. Ví dụ như MobileNet, ShuffleNet và pulcNet. Những mô hình này được thiết kế tốt trên thiết bị có nguồn lực máy tính hạn chế trong khi duy trì độ chính xác cao.

Kỹ thuật để cải thiện hiệu quả

  • Sự nén lại của chuột:
  • Khảo sát Biết trước: ) Huấn luyện mô hình nhỏ hơn để mô phỏng mô hình lớn hơn, chính xác hơn.
  • Các kiến trúc được tô điểm:) Dùng các thiết kế đặc biệt để tạo ra tốc độ, như sự tiến hóa có thể tách ra theo chiều sâu.
  • Hridware Acceleration:) Levering GPUs, TPUs, hoặc phần cứng đặc biệt cho suy luận nhanh hơn.