怎么在移动端用深度学习做实时的物体检测
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首先要明确移动端使用深度学习的问题所在:内存、运行速率以及代码体积。知道这些就可以思考这些问题了。
因为跑深度学习多用比较好的GPU,而手机端明显不如电脑,所以需要专门优化代码,这一点可以去借鉴已有的移动端深度学习开发框架,如caffe2、Mxnet、ncnn、mtl等。
如果使用深度学习框架的话,可能就要考虑代码体积和权重大小了,如果你不会网络压缩的话,建议使用小型网络,这样的话权重文件也就不会太大。只与代码体积,百度或者腾讯开源的框架已经降到了几百K。
以上都是基于移动端离线跑的,如果使用云端,那就不用考虑这些了。
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