計算機視覺模型部署-邊緣設(shè)備深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例_第1頁
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計算機視覺模型部署計算機視覺模型應(yīng)用課堂導(dǎo)入模型的部署方式本地部署邊緣設(shè)備部署項目描述在訓(xùn)練完深度學(xué)習(xí)模型之后,該如何快速實現(xiàn)模型的落地部署呢?首先應(yīng)該針對不同場景的需求,選擇對應(yīng)的部署方式進行部署,部署完成之后對其進行測試驗證。首先是模型的應(yīng)用場景,根據(jù)應(yīng)用場景就可以獲取到對應(yīng)的性能等要求。應(yīng)用場景基于網(wǎng)絡(luò)基于CPU離線線上基于GPU服務(wù)端部署輕量級服務(wù)化PaddleLiteOpenVINO樹莓派部署邊緣設(shè)備部署百度PaddleX項目描述百度PaddleX針對模型部署推出了各種部署方法,如輕量級服務(wù)化部署、服務(wù)端部署、邊緣設(shè)備部署、PaddleLite移動端部署、OpenVINO部署以及樹莓派部署,同時針對不同的部署方式,對于部署的模型要求以及系統(tǒng)環(huán)境要求都有所不同,需要根據(jù)不同的部署方式對模型進行轉(zhuǎn)換,對環(huán)境進行編譯等操作,部署完成之后需要對模型進行預(yù)測測試。項目描述對于本次項目案例,將把前面訓(xùn)練好的垃圾分類模型導(dǎo)出為部署格式,將其保存到指定路徑下,使用單張圖片實現(xiàn)對模型的預(yù)測,若擁有邊緣設(shè)備也可將模型部署到邊緣設(shè)備上,需要經(jīng)過以下步驟:邊緣設(shè)備深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例當(dāng)今的社會到處都有人工智能的影子,通過將深度學(xué)習(xí)模型部署到邊緣設(shè)備上,實現(xiàn)在不同場景的應(yīng)用,以下為深度學(xué)習(xí)模型部署到邊緣設(shè)備在不同場景下的應(yīng)用。消防設(shè)備報警

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