Histórico
A velocidade de processamento de 20-30 segundos/folha pode não ser capaz de atender à demanda de alguns cenários em tempo real, e é necessária uma estratégia de aplicação razoável.
Programa de resposta
- Triagem de pré-processamento::
- Os quadros-chave são primeiro examinados com um algoritmo rápido e somente os quadros suspeitos são detectados em profundidade
- Definição da ROI da área de detecção para reduzir a área de tratamento
- Otimização do processamento paralelo::
- Use várias instâncias para processar diferentes quadros simultaneamente
- Dimensionamento elástico com implantação na nuvem
- estratégia de detecção híbrida::
- Uso de testes rápidos tradicionais para objetos com alta certeza
- Chame a Detecção de Profundidade Agêntica somente para situações complexas
- processamento preditivo::
- Previsão de possíveis objetos com base na correlação entre os quadros frontal e traseiro
- Prepare antecipadamente as pistas de teste relevantes
Implementação de recomendações
- Para cenários com altos requisitos de tempo real, recomenda-se reservar uma margem de tempo de 30%
- Considere a possibilidade de assincronizar a tarefa de detecção, armazenando em cache antes da análise
- Fique de olho no registro de alterações da ferramenta para obter versões com velocidade otimizada a tempo!
ato de equilíbrio
Por meio da desmontagem racional da cena e de esquemas de detecção híbridos, a velocidade de processamento efetiva pode ser aumentada de 3 a 5 vezes, mantendo a qualidade da detecção.
Essa resposta foi extraída do artigoAgentic Object Detection: uma ferramenta para detecção de objetos visuais sem anotação e treinamentoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como superar as limitações do aplicativo Agentic Object Detection em cenários exigentes em tempo real?
