エッジデバイス展開のための軽量ソリューション
Raspberry Piのようなエッジデバイスの場合、以下のような方式で低リソース展開を実現できる：
- モデルの定量化：PyTorchのtorch.quantisationを使ってFP32モデルをINT8フォーマットに変換する。
- テーラリング戦略：入力解像度を416×416から320×320に下げると、35%の計算が減る
- 代替案だ：デバイスがViTをサポートしていない場合は、MobileNetV3のような軽量バックボーンを使用するようにデコーダーを書き換えてみてください。
- メモリの最適化：PyTorchのチェックポイント機構を有効にして、前方伝搬中に中間結果を選択的に保持する。
実際のデータ：定量化されたViT-Bモデルのメモリフットプリントは、Jetson Xavier NX上で1.2GBから380MBに削減されました。TensorRTによるさらなる最適化が推奨され、これによりフレームレートを3FPSから8FPSに向上させることができます。非常に薄型のデバイスの場合は、重要なフレーム（1秒あたり2～3フレーム）のみを処理することでパフォーマンスをバランスさせることを検討してください。
この答えは記事から得たものである。Gaze-LLE：映像中の人物注視のターゲット予測ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " リソースに制約のあるエッジデバイスにGaze-LLEを展開するには？
