MNN-Optimierungslösung für industrielle Vision-Szenarien
Für die industrielle Qualitätskontrolle und andere Szenarien, die eine Bildverarbeitung in Echtzeit erfordern:
- Verwendung von MNN-CV: Leichtgewichtige Bildverarbeitungsbibliothek ersetzt OpenCV
- Optimierung der Fließwege:: Parallelisierung von Vorverarbeitungs-, Schlussfolgerungs- und Nachverarbeitungsphasen
- Hardware-BeschleunigungNEON-Befehlssatz und GPU-Recheneinheit des Geräts nutzen
- BildfrequenzsteuerungAuswuchtung: Anpassung der Auswuchtgenauigkeit und -geschwindigkeit durch dynamische Auflösung
Realisierung der Schlüsseltechnologie:
1 Beispiel eines Bildvorverarbeitungscodes:
MNN::CV::ImageProcess::Config config;
config.sourceFormat = MNN::CV::BGR;
auto pretreat = MNN::CV::ImageProcess::create(config);
2. die Indikatoren für die Leistungsüberwachung:
- Einzelbildverarbeitungszeit (<5ms bevorzugt)
- CPU/GPU-Auslastung
- Spitzen-Speicherverbrauch
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMNN: Ein leichtgewichtiges und effizientes Deep Learning InferenzsystemDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann die Bildverarbeitungsleistung von MNNs in industriellen Bildverarbeitungsszenarien optimiert werden?
