低算力设备上优化Trackers性能的方案
在算力有限的设备上运行Trackers时，可通过以下方法进行优化：
- 模型量化：使用PyTorch量化工具将检测模型转换为INT8格式，减少计算量和内存需求。
- 输入调整：降低视频输入分辨率（如从1080p降至720p）。
- Optimierung mit mehreren Threads：分离视频流捕获、目标检测和跟踪标注到不同线程。
- 轻量级组件：选用SORT而非DeepSORT作为跟踪算法，减少计算复杂度。
此外，可以考虑使用TensorRT等推理加速框架来进一步优化性能。对于嵌入式设备，还可以研究模型剪枝技术，移除检测网络中的冗余参数。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTrackers: Open-Source-Werkzeugbibliothek für die Verfolgung von VideoobjektenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样优化Trackers在低算力设备上的运行效率？
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