Solução de otimização de MNN para cenários de visão industrial
Para controle de qualidade industrial e outros cenários que exigem processamento de imagens em tempo real:
- Uso do MNN-CVBiblioteca de processamento de imagens leve substitui o OpenCV
- Otimização da linha de fluxo: Paralelização dos estágios de pré-processamento, raciocínio e pós-processamento
- aceleração de hardware:: aproveita o conjunto de instruções NEON do dispositivo e a unidade de computação da GPU
- controle de taxa de quadrosAjuste da precisão e da velocidade do balanceamento por meio de resolução dinâmica
Realização da tecnologia principal:
1. exemplo de código de pré-processamento de imagem:
MNN::CV::ImageProcess::Config config;
config.sourceFormat = MNN::CV::BGR;
auto pretreat = MNN::CV::ImageProcess::create(config);
2. indicadores de monitoramento de desempenho:
- Tempo de processamento de um único quadro (preferencialmente <5 ms)
- Utilização da CPU/GPU
- pico de uso de memória
Essa resposta foi extraída do artigoMNN: uma estrutura de inferência de aprendizagem profunda leve e eficienteO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar o desempenho do processamento de imagens dos MNNs em cenários de inspeção de visão industrial?
