Główne pojęcia
YOLOv7을 최적화하여 모바일 플랫폼에서 높은 정확도와 속도를 유지하면서 운영 효율성을 향상시킴.
Streszczenie
모바일 컴퓨팅 기술의 발전으로 모바일 장치에서 효율적인 물체 감지 알고리즘의 배포가 중요해짐.
YOLOv7 알고리즘을 최적화하여 모바일 플랫폼에서 높은 정확도를 유지하면서 운영 효율성을 향상시킴.
고급 기술을 활용하여 모델의 매개변수 수와 메모리 사용량을 최소화하고 네트워크 아키텍처를 간소화하여 실시간 물체 감지 능력을 강화함.
실험 결과, 개선된 YOLO 모델이 우수한 성능을 보여줌.
연구는 모바일 장치에서 개선된 YOLO 모델의 성능을 평가하고 향상시키는 방법을 탐구함.
DGSM 및 DGST 모듈을 소개하여 모델의 계산 효율성을 향상시키고 감지 효율성을 개선함.
실험 결과, DGST+DGSM 결합 모델이 가장 우수한 성능을 보임.
모바일 장치에서 가벼운 물체 감지 모델을 배포할 때 주요 도전 과제는 제한된 계산 능력, 메모리 제약 및 에너지 소비 문제임.
연구는 모바일 장치에서 가벼운 물체 감지 모델의 실용성과 응용 가능성을 향상시킴.
Statystyki
YOLOv7 Tiny 모델은 학습 손실 면에서 가장 우수한 성능을 보임.
DGST+DGSM 결합 모델은 GPU 소비와 손실을 종합적으로 고려할 때 더 균형 잡힌 옵션을 제공함.
DGSM 모델은 학습 중 GPU 소비가 2.63G이고 매개변수 크기가 4.45M임.
DGST 모델은 학습 중 GPU 소비가 3.52G이고 매개변수 크기가 3.58M임.
DGST+DGSM 결합 모델은 학습 중 GPU 소비가 2.33G이고 매개변수 크기가 2.02M임.
Cytaty
"YOLOv7-tiny 모델은 모바일 장치에서 고감지 효율성을 유지하면서 모델 자원 요구를 줄이는 데 성공함."
"DGST+DGSM 결합 모델은 여러 핵심 지표에서 가장 우수한 성능을 보임."