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| 編輯推薦: |
2024年,端侧AI迎来关键拐点,在自研芯片与软件的深度结合,正加速端侧AI的快速发展。随着人工智能技术的飞速发展,端侧AI正成为下一波技术革新的核心。
本书重点讲解端侧AI模型在部署中的技术细节,包括产品定义、AI芯片选型、深度学习框架和模型轻量化设计、算子和图优化、模型剪枝、量化、知识蒸馏、端侧推理框架和端侧部署、算法端云协同架构、算子底层指令加速和时延功耗性能评估等。如以下典型场景:
1.无人机采茶机器人:讲解如何使用NPU加速芽叶目标检测模型推理,内容涉及模型格式转换和验证、模型转化误差评估、NPU推理性能和内存评估等。
2.低空无人机巡检:讨论基于TFLite框架实现YOLOv8目标检测模型在端侧的部署,用于支持无人机森林巡检和无人机高速公路巡检两个场景中实现火焰、车辆、行人等目标检测。
3.二维码检测和解码:讲解基于ARM平台移植OpenCV库,C/C 图像处理和实现二维码检测与解码等。
4.智能水下摄像机器人:通过端侧GPU部署水下图像增强模型(Transformer)和水下目标检测模型(YOLOv8),内容包括模型转换、部署和性能评估等。
5.隐私OCR:思
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| 內容簡介: |
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本书系统地讲解各种模型在端侧平台(含嵌入式设备、移动端设备)中的工程化实践,重点讨论模型优化、模型轻量化设计、高性能计算、Neon编程、ARM处理器OpenCV编程、基于TFLite的端侧模型部署和性能优化、NPU和GPU推理加速等。通过本书的阅读,读者可以理解端侧AI模型部署内容,包括算法及算子优化和对模型的精度、性能的评估和调优,能够帮助读者朋友找到正确的学习和研究方向,以及正确的工程方法。 本书可作为高等院校计算机应用、人工智能、智能感知、元宇宙工程、机器人工程、信号处理、图像处理、嵌入式开发、电子信息工程、软件工程、集成电路设计与集成系统、微电子科学与工程等专业及学科的本科生及研究生教材,也可以供相关领域的科研和工程技术人员的参考书籍。
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| 關於作者: |
葳葳,硕士研究生,算法工程师。专注计算机视觉领域研究和开发十多年,具有多个成功的产品落地经验。
研究领域和方向:图像处理和深度学习算法开发;3D视觉和机器人;擅长算法优化:模型压缩、算法高性能计算、算法端云协同、端侧部署;嵌入式系统开发等。
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