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Mobility Technologies Co., Ltd.
単に⾼精度なモデル開発を⾏うだけでなく、限られた条件下で。
nエッジデバイスで利⽤可能な処理量が限られる
n発熱との戦い
n処理負荷と精度のトレードオフを改善する必要がある
n許容される処理負荷内で精度を最⼤化
n各モデルについて様々な選択肢の組み合わせを試⾏錯誤
n物体検出フレームワーク
nFaster R-CNN系、YOLO系、CenterNet, …
nバックボーンモデル
nResNet, MobileNet, EfficientNet, …
nモデル軽量化
nPruning, distillation, 量⼦化, …
モデルの最適化(精度と速度のトレードオフ改善)
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画像認識と深層学習
https://www2.slideshare.net/ren4yu/ss-234439652