为了实现水下航行器的实时性和移动性，减轻模型重量和降低计算成本是

很关键的问题。以下是一些可能有用的方法：

1. 降低模型复杂度：可以使用较小的模型或减少模型的层数来减轻模型重量和计算成本。例如，可以使用MobileNet、ShuffleNet等轻量级模型。

2. 压缩模型：可以使用模型压缩技术，如剪枝、量化和蒸馏等，来减小模型的大小和计算成本。

3. 使用硬件加速：可以使用一些硬件加速方法，如GPU、FPGA等，来提高模型的计算速度。这些硬件加速器可以在航行器上集成，并且可以加速模型的推理过程。

4. 采用分布式计算：可以将模型分布在多个计算节点上，以提高计算速度和并发性。这种方法需要一些通信和同步机制，以确保各个节点之间的数据一致性和正确性。

5. 优化输入数据：可以对输入数据进行一些预处理和优化，以减小模型的计算量。例如，可以对图像进行裁剪、缩放、旋转等操作，以减小模型的输入大小和计算量。