面向边缘计算的YOLOv5s推理优化方法研究AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

面向边缘计算的YOLOv5s推理优化方法研究
所属分类：技术论文
上传者：wwei
文档大小：4990 K
标签： RK3588 YOLOv5s 边缘端部署
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文档介绍：由于边缘计算需求的激增，在资源受限的设备上实现高效的深度学习模型推理成为研究热点。该研究以瑞芯微RK3588芯片为实验平台，聚焦YOLOv5s模型的边缘端部署优化，通过模型量化、激活函数优化及精度分析等手段，解决边缘设备部署中的推理效率低、计算冗余和内存瓶颈等问题。实验结果表明，使用三个神经网络处理单元进行多线程调度推理，优化后的模型推理速度高达80帧/秒，为边缘端的模型部署提供了参考方案。
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