目标检测算法模型在板端部署流程

详细介绍目标检测算法在板端部署流程以及注意事项

将目标检测算法模型部署到板端一般流程如下：

1、模型压缩和优化：
   - 在边缘设备上部署之前，通常需要对模型进行优化和压缩，以适应硬件资源的限制。
   - 可以使用量化、剪枝、哈希等技术来减小模型的大小和计算复杂度。
   
2、模型格式转换：
   - 将训练好的模型从常见的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的格式转换为边缘设备支持的格式，例如ONNX、TensorRT、HISI、NOVT、RK等。

3、模型加载和推理：
   - 在设备上编写代码来加载和运行模型。这通常涉及使用推理引擎来进行前向传播，以从图像中检测目标。

4、输入数据处理：
   - 编写代码来处理输入数据，包括图像采集、预处理（例如调整大小、归一化、数据增强）等。

5、目标检测结果后处理：
   - 从模型的输出中提取目标检测结果，并进行后处理，包括筛选、非极大值抑制（NMS）、绘制边界框等操作。

6、实时性和延迟优化：
   - 优化模型和推理过程，以确保在边缘设备上实现足够的实时性，特别是对于实时目标检测应用。

7、集成测试和性能评估：
    - 在实际设备上进行集成测试，评估模型在边缘设备上的性能和准确性。