Hintergrund
Die Verarbeitungsgeschwindigkeit von 20-30 Sekunden/Blatt ist möglicherweise nicht in der Lage, die Anforderungen einiger Echtzeitszenarien zu erfüllen, und es ist eine angemessene Anwendungsstrategie erforderlich.
Antwortprogramm
- Vorverarbeitungs-Screening::
- Die Schlüsselbilder werden zunächst mit einem schnellen Algorithmus gescreent und nur verdächtige Bilder werden in der Tiefe erkannt
- Einstellen des ROI des Erfassungsbereichs zur Reduzierung des Behandlungsbereichs
- Optimierung der Parallelverarbeitung::
- Verwendung mehrerer Instanzen zur gleichzeitigen Verarbeitung verschiedener Frames
- Elastische Skalierung mit Cloud-Bereitstellung
- hybride Erkennungsstrategie::
- Verwendung herkömmlicher Schnelltests für Objekte mit hoher Sicherheit
- Rufen Sie Agentic Depth Detection nur für komplexe Situationen auf
- prädiktive Verarbeitung::
- Vorhersage möglicher Objekte auf der Grundlage der Korrelation zwischen Vorder- und Rückansicht
- Bereiten Sie relevante Prüfungshinweise im Voraus vor
Umsetzung der Empfehlungen
- Für Szenarien mit hohen Echtzeitanforderungen wird empfohlen, eine Zeitspanne von 30%
- Erwägen Sie die Asynchronisierung der Erkennungsaufgabe und die Zwischenspeicherung vor der Analyse.
- Folgen Sie dem Änderungsprotokoll des Tools, um zeitnah geschwindigkeitsoptimierte Versionen zu erhalten.
Balanceakt
Durch eine rationelle Zerlegung der Szene und hybride Erkennungsschemata kann die effektive Verarbeitungsgeschwindigkeit bei gleichbleibender Erkennungsqualität um das 3-5fache erhöht werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAgentische Objekterkennung: ein Werkzeug zur visuellen Objekterkennung ohne Annotation und TrainingDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können die Anwendungsbeschränkungen von Agentic Object Detection in anspruchsvollen Echtzeitszenarien überwunden werden?
