移动端跟踪深度学习算法配置

移动端跟踪深度学习算法配置一般需要考虑以下几个方面：

1. 模型选择：根据应用场景和硬件条件选择合适的模型，例如基于深度学习的目标检测算法中常用的YOLO、SSD等模型。

2. 硬件选择：移动端设备通常资源有限，需要根据设备的处理能力和内存大小选择合适的模型。

3. 模型量化：针对移动端硬件特点，需要对模型进行量化，减小模型体积和计算量，例如通过量化网络权重、激活值等方式实现。

4. 算法优化：移动端处理资源有限，需要针对移动端设备进行算法优化，例如通过空间变换网络、卷积核分解等方式实现。

5. 软件工程：在移动端设备上进行深度学习算法的部署需要考虑软件工程的问题，例如如何将模型集成到移动应用程序中，如何进行模型更新等。