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。

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GBNN算法在自主水下航行器全覆盖路径规划中是如何提高覆盖效率的？

GBNN算法，即Glasius Bio-inspired Neural Network，是一种借鉴生物神经网络特性的算法，它在自主水下航行器（AUV）的全覆盖路径规划中，通过几个关键步骤来提高覆盖效率。首先，算法将水下环境离散化为网格地图，这不仅简化了路径规划问题，也方便了AUV在复杂环境中的导航。接着，构建动态神经网络模型，这使得路径规划能够实时响应环境变化，适应AUV动态的移动需求。然后，利用GBNN策略进行路径规划，确保AUV能够高效覆盖目标区域，同时减少路径的重复和交叉，缩短总的覆盖时间。此外，针对障碍物边缘，引入特定的路径模板进行优化，这有助于AUV在遇到障碍时快速调整路径，保持覆盖的连续性并避开障碍。综合这些步骤，GBNN算法显著提升了AUV在水下环境中的覆盖效率和安全性。为了深入理解和应用这些概念，推荐您阅读《GBNN算法在自主水下航行器全覆盖路径规划中的应用》这篇论文，其中详细介绍了GBNN算法的原理、实现方法以及与传统算法相比的优势。

参考资源链接：[GBNN算法在自主水下航行器全覆盖路径规划中的应用](https://wenku.csdn.net/doc/4w78ju3tpk?spm=1055.2569.3001.10343)