大規(guī)模物體識(shí)別應(yīng)用詳述

數(shù)智創(chuàng)新變革未來(lái)大規(guī)模物體識(shí)別應(yīng)用以下是一個(gè)《大規(guī)模物體識(shí)別應(yīng)用》PPT的8個(gè)提綱：物體識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介大規(guī)模物體識(shí)別的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)收集與處理特征提取與表示深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用計(jì)算資源優(yōu)化應(yīng)用案例展示總結(jié)與展望目錄物體識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介大規(guī)模物體識(shí)別應(yīng)用物體識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介1.物體識(shí)別技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，主要是通過(guò)算法和模型來(lái)識(shí)別和分類(lèi)圖像或視頻中的物體。2.物體識(shí)別技術(shù)利用深度學(xué)習(xí)的方法，通過(guò)訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)物體的精準(zhǔn)識(shí)別，為后續(xù)的分析和處理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。物體識(shí)別技術(shù)發(fā)展歷程1.早期的物體識(shí)別技術(shù)主要基于手工設(shè)計(jì)的特征提取方法，識(shí)別準(zhǔn)確率有限。2.隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，物體識(shí)別技術(shù)的準(zhǔn)確率得到了大幅提升，逐漸在各個(gè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。物體識(shí)別技術(shù)定義物體識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介物體識(shí)別技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域1.物體識(shí)別技術(shù)廣泛應(yīng)用于人臉識(shí)別、自動(dòng)駕駛、智能安防、工業(yè)自動(dòng)化等領(lǐng)域。2.在人臉識(shí)別領(lǐng)域，物體識(shí)別技術(shù)能夠提供高精度的識(shí)別效果，實(shí)現(xiàn)身份驗(yàn)證、安全監(jiān)控等功能。3.在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，物體識(shí)別技術(shù)能夠識(shí)別路面上的車(chē)輛、行人等物體，為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供決策支持。物體識(shí)別技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)1.物體識(shí)別技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨著一些挑戰(zhàn)，如光照變化、遮擋等問(wèn)題會(huì)影響識(shí)別準(zhǔn)確率。2.針對(duì)這些挑戰(zhàn)，研究者們正在不斷探索新的算法和模型，以提高物體識(shí)別技術(shù)的魯棒性和準(zhǔn)確性。物體識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介物體識(shí)別技術(shù)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)1.隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，物體識(shí)別技術(shù)將進(jìn)一步提高準(zhǔn)確率和效率，實(shí)現(xiàn)更加精細(xì)化的識(shí)別。2.未來(lái)，物體識(shí)別技術(shù)將與其他技術(shù)相結(jié)合，形成更加智能化的系統(tǒng)，為各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用提供更加全面的支持。大規(guī)模物體識(shí)別的挑戰(zhàn)大規(guī)模物體識(shí)別應(yīng)用大規(guī)模物體識(shí)別的挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)獲取與處理1.數(shù)據(jù)規(guī)模：大規(guī)模物體識(shí)別需要海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的獲取和處理是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。2.數(shù)據(jù)質(zhì)量：數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響到模型的效果，因此需要清洗和標(biāo)注大量的數(shù)據(jù)。3.數(shù)據(jù)平衡：在大規(guī)模數(shù)據(jù)集中，類(lèi)別之間的平衡是一個(gè)重要問(wèn)題，需要采取相應(yīng)的策略進(jìn)行優(yōu)化。模型復(fù)雜度與計(jì)算資源1.模型設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)高效且準(zhǔn)確的模型是大規(guī)模物體識(shí)別的重要任務(wù)。2.計(jì)算資源：模型訓(xùn)練需要大量的計(jì)算資源，如何利用有限的資源進(jìn)行有效的訓(xùn)練是一個(gè)難題。3.優(yōu)化算法：需要設(shè)計(jì)和使用更有效的優(yōu)化算法，以提高模型的訓(xùn)練速度和精度。大規(guī)模物體識(shí)別的挑戰(zhàn)實(shí)時(shí)性要求1.實(shí)時(shí)識(shí)別：大規(guī)模物體識(shí)別通常需要滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求，這對(duì)模型的復(fù)雜度和計(jì)算資源提出了更高的挑戰(zhàn)。2.硬件加速：利用硬件加速技術(shù)提高模型推理速度是必要的手段。3.網(wǎng)絡(luò)延遲：在大規(guī)模應(yīng)用中，網(wǎng)絡(luò)延遲也會(huì)影響實(shí)時(shí)性，需要優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和傳輸協(xié)議。場(chǎng)景適應(yīng)性1.場(chǎng)景多樣性：不同的應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)物體識(shí)別的要求不同，需要模型有較強(qiáng)的場(chǎng)景適應(yīng)性。2.光照和角度變化：光照和角度的變化會(huì)影響識(shí)別效果，需要模型具備一定的魯棒性。3.背景干擾：在實(shí)際場(chǎng)景中，背景干擾是常見(jiàn)的，需要模型能夠準(zhǔn)確區(qū)分目標(biāo)和背景。大規(guī)模物體識(shí)別的挑戰(zhàn)隱私與安全1.數(shù)據(jù)隱私：在大規(guī)模物體識(shí)別應(yīng)用中，保護(hù)用戶(hù)隱私是一個(gè)重要的問(wèn)題。2.模型安全：模型也可能被惡意攻擊，需要采取相應(yīng)的防御措施。3.合規(guī)性：應(yīng)用需要遵守相關(guān)的法律法規(guī)，確保合規(guī)性。持續(xù)學(xué)習(xí)與優(yōu)化1.持續(xù)學(xué)習(xí)：模型需要不斷學(xué)習(xí)新的知識(shí)和適應(yīng)新的場(chǎng)景，以保持其競(jìng)爭(zhēng)力。2.模型優(yōu)化：針對(duì)模型的不足和問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化，提高模型的性能和魯棒性。3.知識(shí)遷移：利用遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，將在一個(gè)任務(wù)或領(lǐng)域?qū)W到的知識(shí)遷移到其他任務(wù)或領(lǐng)域，提高模型的適應(yīng)能力。數(shù)據(jù)收集與處理大規(guī)模物體識(shí)別應(yīng)用數(shù)據(jù)收集與處理數(shù)據(jù)收集1.數(shù)據(jù)來(lái)源：從公開(kāi)數(shù)據(jù)集、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、傳感器等多種途徑收集數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)標(biāo)注：采用人工或半自動(dòng)方式進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。3.數(shù)據(jù)擴(kuò)充：通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)、合成數(shù)據(jù)等方式擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，提高模型泛化能力。在大規(guī)模物體識(shí)別應(yīng)用中，數(shù)據(jù)收集是至關(guān)重要的一步。我們需要從各種來(lái)源獲取大量的圖像數(shù)據(jù)，并通過(guò)標(biāo)注和擴(kuò)充等方式確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。---數(shù)據(jù)預(yù)處理1.數(shù)據(jù)清洗：去除重復(fù)、模糊、低質(zhì)量的數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)的有效性。2.數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模型訓(xùn)練所需的格式，如JPEG、TFRecord等。3.數(shù)據(jù)歸一化：對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，以便于模型訓(xùn)練。在收集到數(shù)據(jù)后，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)符合模型訓(xùn)練的要求。通過(guò)清洗和歸一化等處理，我們可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，進(jìn)而提高模型的訓(xùn)練效果。---數(shù)據(jù)收集與處理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理1.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：采用高效、可靠的存儲(chǔ)方式，確保數(shù)據(jù)的安全性和可訪(fǎng)問(wèn)性。2.數(shù)據(jù)管理：建立數(shù)據(jù)索引和元數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，方便數(shù)據(jù)的檢索和使用。3.數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)：實(shí)施定期數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)機(jī)制，防止數(shù)據(jù)丟失。在大規(guī)模物體識(shí)別應(yīng)用中，我們需要對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。通過(guò)采用高效的存儲(chǔ)方式和管理系統(tǒng)，我們可以確保數(shù)據(jù)的安全性和可訪(fǎng)問(wèn)性，進(jìn)而提高數(shù)據(jù)的使用效率。---以上內(nèi)容僅供參考，具體實(shí)施需要根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。特征提取與表示大規(guī)模物體識(shí)別應(yīng)用特征提取與表示特征提取與表示概述1.特征提取是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有意義的、能反映物體本質(zhì)屬性的特征向量的過(guò)程，是物體識(shí)別的基礎(chǔ)。2.特征表示則需要將提取出的特征向量映射到適當(dāng)?shù)南蛄靠臻g中，以便于后續(xù)分類(lèi)或回歸等任務(wù)的進(jìn)行。常見(jiàn)的特征提取方法1.傳統(tǒng)的手工設(shè)計(jì)特征提取方法，如SIFT、SURF等，通過(guò)設(shè)計(jì)特定的濾波器來(lái)提取圖像中的局部特征。2.深度學(xué)習(xí)方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像中的特征表達(dá)，大大提高了特征提取的精度和效率。特征提取與表示特征表示的學(xué)習(xí)1.特征表示需要滿(mǎn)足一定的不變性和判別性，以應(yīng)對(duì)物體的不同姿態(tài)、光照等因素的干擾。2.通過(guò)設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)膿p失函數(shù)和優(yōu)化方法，可以學(xué)習(xí)到更具表達(dá)能力的特征表示，提高物體識(shí)別的準(zhǔn)確率。特征提取與表示的評(píng)估1.評(píng)估特征提取與表示的效果需要采用適當(dāng)?shù)脑u(píng)價(jià)指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率等。2.通過(guò)對(duì)比不同特征提取與表示方法的效果，可以進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化物體識(shí)別的性能。特征提取與表示前沿趨勢(shì)和挑戰(zhàn)1.隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，特征提取與表示的研究已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展。2.然而，面對(duì)復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景和大規(guī)模數(shù)據(jù)集，如何進(jìn)一步提高特征提取與表示的效率和魯棒性仍然是面臨的挑戰(zhàn)。以上內(nèi)容僅供參考，如有需要，建議您查閱相關(guān)文獻(xiàn)或咨詢(xún)專(zhuān)業(yè)人士。深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用大規(guī)模物體識(shí)別應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型在物體識(shí)別中的應(yīng)用概述1.深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)成為物體識(shí)別領(lǐng)域的主流方法，其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和抽象能力使得物體識(shí)別精度大幅提升。2.通過(guò)訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上學(xué)習(xí)到物體的有效表示，進(jìn)而進(jìn)行精確的物體分類(lèi)和定位。---卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）1.CNN是一種特別適合處理圖像數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，通過(guò)卷積操作和池化操作，可以有效地提取圖像中的空間信息。2.在物體識(shí)別任務(wù)中，CNN能夠處理物體的旋轉(zhuǎn)、縮放、平移等變化，提高識(shí)別的魯棒性。---深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用R-CNN系列模型1.R-CNN系列模型通過(guò)引入?yún)^(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN），實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)物體的精確定位，提高了物體識(shí)別的準(zhǔn)確性。2.通過(guò)多階段的訓(xùn)練，R-CNN系列模型可以有效地抑制背景噪聲，提高物體識(shí)別的精度。---YOLO系列模型1.YOLO系列模型將物體分類(lèi)和定位任務(wù)統(tǒng)一到一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，實(shí)現(xiàn)了端到端的訓(xùn)練，提高了效率。2.通過(guò)不斷改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練技巧，YOLO系列模型的識(shí)別精度和速度不斷提升，成為實(shí)時(shí)物體識(shí)別的主流方法。---深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用物體識(shí)別的數(shù)據(jù)增強(qiáng)和正則化技術(shù)1.數(shù)據(jù)增強(qiáng)和正則化技術(shù)可以有效地防止深度學(xué)習(xí)模型過(guò)擬合，提高模型的泛化能力。2.通過(guò)隨機(jī)裁剪、翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)等操作，可以擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，提高模型的魯棒性。---物體識(shí)別的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)1.隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，物體識(shí)別的精度和速度將不斷提高，應(yīng)用領(lǐng)域也將不斷擴(kuò)展。2.結(jié)合其他技術(shù)，如強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等，將進(jìn)一步推動(dòng)物體識(shí)別技術(shù)的發(fā)展和創(chuàng)新。計(jì)算資源優(yōu)化大規(guī)模物體識(shí)別應(yīng)用計(jì)算資源優(yōu)化計(jì)算資源分配1.根據(jù)物體識(shí)別應(yīng)用的需求，合理分配計(jì)算資源，確保任務(wù)的有效執(zhí)行。2.采用負(fù)載均衡技術(shù)，避免計(jì)算資源的浪費(fèi)和過(guò)載。3.運(yùn)用虛擬化技術(shù)，提高計(jì)算資源的利用率和靈活性。并行計(jì)算優(yōu)化1.通過(guò)并行計(jì)算技術(shù)，將大規(guī)模物體識(shí)別任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，提高整體計(jì)算效率。2.設(shè)計(jì)合理的并行計(jì)算策略，減少通信開(kāi)銷(xiāo)和數(shù)據(jù)依賴(lài)性。3.結(jié)合硬件特性，優(yōu)化并行計(jì)算的性能，提高計(jì)算速度。計(jì)算資源優(yōu)化算法優(yōu)化1.設(shè)計(jì)和選擇高效且穩(wěn)定的物體識(shí)別算法，降低計(jì)算復(fù)雜度。2.運(yùn)用壓縮感知和剪枝技術(shù)，減少不必要的計(jì)算操作，提高算法效率。3.針對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景，定制優(yōu)化算法，提高物體識(shí)別的準(zhǔn)確率和速度。存儲(chǔ)資源管理1.合理規(guī)劃存儲(chǔ)資源，確保大規(guī)模物體識(shí)別數(shù)據(jù)的可靠存儲(chǔ)和快速訪(fǎng)問(wèn)。2.采用分級(jí)存儲(chǔ)架構(gòu)，平衡存儲(chǔ)性能和成本。3.運(yùn)用數(shù)據(jù)壓縮和去重技術(shù)，提高存儲(chǔ)空間的利用率。計(jì)算資源優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化1.設(shè)計(jì)高效的網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議，確保大規(guī)模物體識(shí)別任務(wù)的數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性和低延遲。2.運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)流量控制技術(shù)，避免網(wǎng)絡(luò)擁堵和丟包現(xiàn)象。3.優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，提高網(wǎng)絡(luò)通信的整體性能。能效管理1.針對(duì)大規(guī)模物體識(shí)別應(yīng)用，設(shè)計(jì)能效優(yōu)化策略，降低能源消耗。2.采用節(jié)能計(jì)算技術(shù)，如動(dòng)態(tài)電壓調(diào)整、時(shí)鐘頻率管理等，減少計(jì)算過(guò)程中的能耗。3.結(jié)合可再生能源和環(huán)境因素，優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的能源利用效率，提高綠色計(jì)算水平。應(yīng)用案例展示大規(guī)模物體識(shí)別應(yīng)用應(yīng)用案例展示1.通過(guò)大規(guī)模物體識(shí)別技術(shù)，零售商可以更準(zhǔn)確地追蹤庫(kù)存，減少手動(dòng)盤(pán)點(diǎn)和人工錯(cuò)誤，提高庫(kù)存管理效率。2.物體識(shí)別技術(shù)可以用于智能推薦，通過(guò)分析消費(fèi)者拿起和放下的商品，提供個(gè)性化的購(gòu)物體驗(yàn)。3.該技術(shù)可用于智能結(jié)算，自動(dòng)識(shí)別購(gòu)買(mǎi)的商品，減少結(jié)賬時(shí)間和排隊(duì)等待，提高購(gòu)物便利性。制造業(yè)1.大規(guī)模物體識(shí)別技術(shù)可以提高生產(chǎn)線(xiàn)自動(dòng)化程度，通過(guò)識(shí)別零件和原材料，確保生產(chǎn)流程的準(zhǔn)確性。2.該技術(shù)可用于質(zhì)量檢測(cè)，自動(dòng)識(shí)別缺陷和異常，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。3.物體識(shí)別技術(shù)可以用于智能調(diào)度，根據(jù)生產(chǎn)進(jìn)度和物料情況，自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃和調(diào)度，提高生產(chǎn)協(xié)同性。零售業(yè)應(yīng)用案例展示醫(yī)療健康1.大規(guī)模物體識(shí)別技術(shù)可用于醫(yī)學(xué)圖像分析，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷和手術(shù)規(guī)劃。2.該技術(shù)可以用于智能藥房，自動(dòng)識(shí)別藥品和患者信息，減少配藥錯(cuò)誤和提高發(fā)藥效率。3.物體識(shí)別技術(shù)可以用于智能康復(fù)，通過(guò)分析患者動(dòng)作和姿勢(shì)，提供個(gè)性化的康復(fù)方案和指導(dǎo)。智能交通1.大規(guī)模物體識(shí)別技術(shù)可以用于交通監(jiān)控，自動(dòng)識(shí)別車(chē)輛和行人，提高交通安全性和流暢性。2.該技術(shù)可用于智能停車(chē)，自動(dòng)識(shí)別車(chē)牌和車(chē)位信息，提供便捷的停車(chē)服務(wù)。3.物體識(shí)別技術(shù)可以用于智能交通信號(hào)控制，根據(jù)交通流量和路況信息，自動(dòng)調(diào)整信號(hào)燈時(shí)間和配時(shí)方案?？偨Y(jié)與展望大規(guī)模物體識(shí)別應(yīng)用總結(jié)與展望大規(guī)模物體識(shí)別的現(xiàn)狀總結(jié)1.目前的大規(guī)模物體識(shí)別技術(shù)主要基于深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，取得了顯著的成果，能夠在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)高精度的識(shí)別。2.隨著計(jì)算能力的提升和數(shù)據(jù)集的擴(kuò)大，模型的性能和準(zhǔn)確度不斷提升，應(yīng)用領(lǐng)域也越來(lái)越廣泛。3.但是，現(xiàn)有技術(shù)還存在一些問(wèn)題，如對(duì)小目標(biāo)的識(shí)別能力較弱，對(duì)光照和遮擋等因素的干擾較大。大規(guī)模物體識(shí)別的未來(lái)展望1.隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，大規(guī)模物體識(shí)別技術(shù)有望進(jìn)一步提升，實(shí)現(xiàn)更高效、更準(zhǔn)確的識(shí)別。2.未來(lái)可以探索將大規(guī)模物體識(shí)別技術(shù)與其他技術(shù)相結(jié)合，如與傳感器融合技術(shù)、與目標(biāo)跟蹤技術(shù)等相結(jié)合，提升應(yīng)用場(chǎng)景的適應(yīng)性和實(shí)用性。3.同時(shí)，隨著應(yīng)用場(chǎng)景的不斷擴(kuò)展，大規(guī)模物體識(shí)別技術(shù)也將面臨更多的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，需要不斷探索和創(chuàng)新?？偨Y(jié)與展望大規(guī)模物體識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景1.大規(guī)模物體識(shí)別技術(shù)可以廣泛應(yīng)用于智能監(jiān)控、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域，具有廣闊的應(yīng)用前景。2.在智能監(jiān)控領(lǐng)域，大規(guī)模物體識(shí)別技術(shù)可以幫助實(shí)現(xiàn)高效的目標(biāo)跟蹤和異常行為檢測(cè)，提升監(jiān)控效率。3.在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，大規(guī)模物體識(shí)別技術(shù)可以幫助實(shí)現(xiàn)車(chē)輛、行人等目標(biāo)的精準(zhǔn)識(shí)別，提升行駛安全性和舒適性。大規(guī)模物體識(shí)別技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)1.隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，大規(guī)模物體識(shí)別技術(shù)將更加注重模型的輕量化和實(shí)時(shí)性，以滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用的需求。2.同時(shí)，隨著數(shù)