项目难点
项目方案
基于上述难点,我们与中国铁塔股份有限公司就通信塔识别项目开展了合作研发。经过多次业务场景讨论和模型效果验证,最终选用飞桨目标检测开发套件PaddleDetection中的PP-PicoDet模型进行训练与优化。
在优化方面,尝试了以下模型优化策略:迁移学习(预训练模型)、修改Loss、学习率、量化训练,下表详细展示了不同的实验结果(在麒麟980移动端测试速度):
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项目效果:
根据实验结果,我们推荐方案6使用PP-PicoDet+COCO预训练模型+量化训练的模型,mAP达到94.5%的同时,预测速度可提升至78ms,实现了速度与精度的平衡。
部署方案:
助力企业跨越AI落地鸿沟
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项目难点
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在优化方面,尝试了以下模型优化策略:迁移学习(预训练模型)、修改Loss、学习率、量化训练,下表详细展示了不同的实验结果(在麒麟980移动端测试速度):
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项目效果:
根据实验结果,我们推荐方案6使用PP-PicoDet+COCO预训练模型+量化训练的模型,mAP达到94.5%的同时,预测速度可提升至78ms,实现了速度与精度的平衡。
部署方案:
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