Lightweight solutions for edge device deployment
针对树莓派等边缘设备，可通过以下方案实现低资源部署：
- Model quantification:使用PyTorch的torch.quantization将FP32模型转为INT8格式，模型体积可缩小4倍
- 裁剪策略：将输入分辨率从416×416降至320×320，可减少35%计算量
- Alternatives:若设备不支持ViT，可尝试重写解码器改用MobileNetV3等轻量backbone
- 内存优化：启用PyTorch的checkpointing机制，前向传播时选择性保留中间结果
实测数据：在Jetson Xavier NX上，量化后的ViT-B模型内存占用从1.2GB降至380MB。建议搭配TensorRT进一步优化，可将帧率从3FPS提升至8FPS。对于极低配设备，可考虑仅处理关键帧（每秒2-3帧）来平衡性能。
This answer comes from the articleGaze-LLE: A Target Prediction Tool for Character Gaze in VideoThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何在资源受限的边缘设备上部署Gaze-LLE？
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