计算机视觉 yolo

我们如何构建一个消耗很少资源在移动设备上运行的对象识别模型？

我使用了 Moodle，但它没有提供很好的准确性 我尝试过 yolo 算法，但速度很慢 我还想在 Raspberry Pi 上运行这个模型，并且我希望它也能识别远处的物体，而不仅仅是附近的物体

说对了，要在资源有限的设备（如手机和树莓派）上进行对象识别，这是一个很大的挑战。已经试过 YOLO 了，这是一个可靠的选择，但它确实很耗资源。

让我们探讨一下如何优化此类设备的对象识别：

模型选择

1. Tiny YOLO (YOLOv3-Tiny，YOLOv4-Tiny)： 提到了 YOLO。这些版本是专门为移动和嵌入式应用设计的更小、更快的 YOLO 架构变体。它们在速度和准确性之间进行了折衷。

2. MobileNetSSD、MobileNet v2 + SSD Lite： 这些模型将 MobileNet（为移动设备设计的轻量级骨干网络）与 SSD（一种高效的单发检测器）相结合。它们在资源受限的设备上提供了良好的性能。

3. EfficientDet Lite： 这些模型来自 EfficientDet 系列，以其在准确性和效率之间取得的良好平衡而闻名。Lite 版本针对移动部署进行了优化。

4. NanoDet： 顾名思义，NanoDet 是一种超轻量级、快速的对象检测模型，专为边缘设备而设计。

优化技巧

1. 模型量化： 将模型权重从 32 位浮点表示法转换为更小的数据类型（如 8 位整数）。这会减少模型大小和推理时间，但会略微降低准确性。

2. 模型剪枝： 通过删除对预测影响不大的冗余或不重要的连接或神经元来简化模型。

3. 知识蒸馏： 训练一个更小的“学生”模型来模仿一个更大、更准确的“教师”模型。这使得学生模型能够保持大部分的准确性，同时体积更小、速度更快。

4. 输入图像分辨率： 较低分辨率的图像需要较少的处理时间。在准确性和速度之间找到一个合适的折衷方案。

硬件加速

1. GPU 加速： 如果的移动设备或树莓派有 GPU，请使用它来加速推理。

2. 边缘 TPU： 考虑将 Google 的 Coral Edge TPU 之类的硬件加速器用于快速推理。

关于识别远处物体的其他提示

1. 更高的输入分辨率： 尽管这会增加处理时间，但它可以提高小物体的检测能力。

2. 更强大的摄像头： 如果可能，请使用具有更好变焦功能的摄像头，以捕获远处物体的更详细图像。

3. 级联模型： 探索使用级联方法，其中一个模型可以检测场景中的潜在物体区域（可能使用低分辨率），然后另一个模型可以处理这些裁剪区域以获得更准确的识别（可能使用更高的分辨率）。

实现

• TensorFlow Lite： 用于在移动设备上部署机器学习模型的框架，包括对象检测模型。
• PyTorch Mobile： PyTorch 的一个版本，针对移动设备和嵌入式设备进行了优化。

开始

1. 从预训练模型开始： 为选择的模型使用预训练权重。
2. 在的数据上微调： 使用与的目标环境相关的图像数据对预训练模型进行微调，以提高准确性。
3. 优化和转换： 使用量化、剪枝等技术优化模型，并使用 TensorFlow Lite 或 PyTorch Mobile 将其转换为与移动设备兼容的格式。
4. 在的设备上部署： 将转换后的模型集成到的移动或树莓派应用程序中。

请记住，在准确性、速度和资源使用之间始终存在折衷。通过尝试不同的模型、优化技术和硬件加速选项，可以找到最适合的特定需求和限制的解决方案。