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怎样优化Trackers在低算力设备上的运行效率？

2025-08-24

1.1 K

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）。
マルチスレッド最適化：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。

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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