如何解决边缘设备上部署对象检测模型时的资源限制问题？

2025-08-28

1.8 K

优化边缘设备部署的实用方案

针对边缘设备的资源限制，RF-DETR提供了以下解决方案：

选择轻量级版本：优先使用2900万参数的RF-DETR-base版本，其体积仅为大型版的1/4
调整输入分辨率：通过设置resolution参数（需为56的倍数），降低计算需求（示例：model = RFDETRBase(resolution=448)）
导出ONNX格式：使用model.export()转换为优化后的ONNX格式，可在边缘计算平台（如TensorRT）进一步加速
量化策略：训练后使用PyTorch的量化工具（torch.quantization）进行8位整型量化，减少75%内存占用

实施建议：先在T4级GPU上测试不同分辨率（推荐560→448→392梯度测试），找到精度和速度的最佳平衡点后部署。