返回顶部

[算法部署] 目标检测算法模型在板端部署流程

[复制链接]
小土豆Lv.1 显示全部楼层 发表于 2023-9-8 17:29:28 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
3
未解决

目标检测算法模型在板端部署流程

  • 小土豆
  • 新手
  • 2023-09-08 17:29:28
  • 发布在 悬赏问答
563 1
详细介绍目标检测算法在板端部署流程以及注意事项
AIHIA梦工厂,共建AI人脉圈,共享AI时代美好生活!
回复

使用道具 举报

精彩评论1

代码业余者Lv.7 显示全部楼层 发表于 2023-9-9 11:10:17
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。
因为相信,所以看见!
回复

使用道具 举报

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

AIHIA梦工厂旨在建立涵盖广泛人工智能行业,包括AI芯片、AI工业应用、AI电商、AI自动驾驶、AI智慧城市、智慧农业等人工智能应用领域。梦工厂为每位AI人提供技术交流、需求对接、行业资源、招聘求职、人脉拓展等多个方面交流学习平台促进人工智能的发展和应用。
  • 官方手机版

  • 联盟公众号

  • 商务合作

  • Powered by Discuz! X3.5 | Copyright © 2023, AIHIA梦工厂
  • 苏ICP备2023025400号-1 | 苏公网安备32021402002407 | 电信增值许可证:苏B2-20231396 | 无锡腾云驾数技术服务有限公司 QQ