构建低成本高效能视觉感知系统的策略与技术

"AICon2018-《如何构建低成本高效能的视觉感知系统》是一场关于在人工智能领域中，如何设计并实现一个既经济又高性能的视觉感知系统的讨论。演讲者潘争来自驭势科技，他探讨了在效率与精度之间找到平衡的卷积网络、网络压缩技术以及在嵌入式硬件上的加速策略，旨在优化视觉感知系统在实际应用中的性能和成本。" 在构建低成本高效能的视觉感知系统时，有几个关键知识点值得关注： 1. **效率精度平衡的卷积网络**：为了在保持较高识别精度的同时降低计算复杂度，研究者们提出了如PVANet和MobileNet等轻量级深度神经网络。PVANet通过结合标准卷积、深度可分离卷积（dwconv+1x1 conv）来提高计算效率。MobileNet则引入深度可分离卷积，显著减少计算量，适用于移动视觉应用。 2. **卷积网络的压缩**：网络瘦身（Network Slimming）是一种通过训练期间的正则化过程来自动删除冗余参数的方法，达到网络压缩的效果。通过调整γ参数，可以控制网络的稀疏性，从而减小模型大小而不明显影响性能。 3. **嵌入式GPU+CPU的加速**：利用如TensorRT这样的平台，可以通过FP16和INT8量化技术，将模型部署在嵌入式GPU上，以提高推理速度，同时降低功耗。这在需要实时处理的视觉应用中尤为重要，例如自动驾驶汽车。 4. **低成本FPGA的加速**：FPGA（现场可编程门阵列）因其可定制性，可以针对特定的神经网络结构进行优化，提供比CPU和GPU更高的能效比，是构建低成本视觉感知系统的一个选择。 5. **视觉感知的优势**：相比于其他感知方式，视觉感知提供更丰富的信息，更大的视野，更容易与现有基础设施配合，并且硬件成本相对较低。随着视觉识别算法的快速进步，如ImageNet Top-5错误率的持续下降，视觉感知技术在实际部署中的表现越来越出色。 6. **从Demo到Deploy的转变**：在开发过程中，Demo阶段追求高精度，不考虑成本和功耗限制；而Deploy阶段则需兼顾低成本、低功耗、符合车规、实时性和用户满意度，这要求在设计时充分考虑硬件效率和实用性。 通过上述方法和技术，开发者可以在满足视觉感知系统性能需求的同时，有效降低成本，实现更广泛的商业化应用。这些策略对于推动AI技术在物联网、自动驾驶、安防监控等领域的普及具有重要意义。