低消費電力デバイスにおけるトラッカー性能の最適化
トラッカーズを演算能力に制限のあるデバイスで実行する場合、以下の方法で最適化することができる：
- モデリングの定量化PyTorchの定量化ツールを使って検出モデルをINT8フォーマットに変換し、計算とメモリの必要量を減らす。
- 入力調整ビデオ入力の解像度を下げる（例：1080pから720p）。
- マルチスレッド最適化ビデオストリームのキャプチャ、ターゲット検出、トラッキングのアノテーションを別々のスレッドに分離。
- 軽量コンポーネント追跡アルゴリズムには、計算量を減らすためにDeepSORTではなくSORTが選ばれた。
さらに、TensorRTのような推論アクセラレーションフレームワークも、パフォーマンスをさらに最適化するために検討することができる。組み込みデバイスの場合、検出ネットワーク内の冗長なパラメータを削除するために、モデル刈り込み技術を調査することもできる。
この答えは記事から得たものである。Trackers: ビデオオブジェクト追跡のためのオープンソースツールライブラリについて
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