构建低成本高效能的视觉感知系统P.pptx

构建低成本高效能的视觉感知系统是一项关键的技术挑战，特别是在自动驾驶、无人机、机器人等领域。本演讲主要探讨了如何在保持性能的同时降低系统成本，通过优化算法和硬件架构来实现这一目标。 视觉感知系统的优越性在于其丰富的信息获取能力、广阔的视野、与基础设施的良好配合以及相对较低的硬件成本。然而，从Demo阶段过渡到Deploy阶段，系统设计需要考虑更多的实际因素，如低成本、低功耗、符合车规标准、实时性和精度。因此，寻找一个在效率和精度间取得平衡的解决方案至关重要。 在视觉识别算法的发展中，ImageNet Top-5错误率的显著下降证明了算法的快速进步。例如，PVANet和MobileNet等轻量级深度神经网络被设计用于实时对象检测，它们通过采用std.conv dw conv + 1x1 conv的结构，减少了计算复杂度，同时保持了较高的识别准确率。PVANet结合faster R-CNN可以实现物体检测，而MobileNet则利用了深度可分离卷积（depthwise convolution和1x1 convolution）来提高效率。 为了进一步优化效率和精度，卷积网络的压缩技术被广泛应用。网络瘦身（Network Slimming）通过学习网络的结构稀疏性，可以减少模型大小而不牺牲太多性能。此外，通过使用嵌入式GPU和CPU的联合加速，可以有效提升处理速度。例如，TensorRT提供FP16和INT8自动量化、多层合并、自动选择并行算法等功能，以实现显存的动态优化和多任务并发，从而提高运行效率。 低成本的FPGA（Field Programmable Gate Array）也被引入到视觉感知系统中，作为加速器。FPGA相比于GPU或CPU，具有更高的能效比和可编程性。通过定点化，FPGA可以实现对浮点运算的高效模拟，比如将FP32转换为INT8，这样既能控制硬件成本，又能确保足够的计算精度。然而，表示范围和精度之间存在权衡：更大的表示范围可能导致精度降低，而更高的精度可能需要更大的表示范围，这需要根据具体应用的需求进行调整。 构建低成本高效能的视觉感知系统需要综合运用各种策略，包括但不限于选择和优化深度学习模型、网络压缩、硬件加速平台（如GPU和FPGA）以及定点化的数值表示。通过这些手段，可以在满足实时性和精度要求的同时，实现系统的经济性和能源效率。