低功耗图像识别系统设计与高效设备端目标检测模型指南

# 低功耗图像识别系统设计与高效设备端目标检测模型指南 ## 1. 低功耗图像识别系统设计 ### 1.1 目标检测网络性能对比 在目标检测网络方面，不同网络具有不同的性能特点。以下是几种常见网络的对比： | 网络名称 | mAP表现 | FPS情况 | 管道配置难度 | 估计得分 | 特点 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | YOLOv2 | - | 相对较高 | 较易找到最优管道配置 | 较高 | - | | YOLOv4 | 最先进水平 | 约为YOLOv2的1/3 | 较难找到最优管道配置 | 较低，但满足吞吐量约束且精度高 | 显著大于YOLOv2 | | Tiny YOLOv4 | 与YOLOv2相似 | 比YOLOv2在GPU上运行快 | 管道化无增益，加速源于多线程和多流 | 最佳估计得分 | - | 从上述对比可以看出，YOLOv4虽然估计得分低，但精度高；Tiny YOLOv4在保证精度的同时，速度优势明显。 ### 1.2 低功耗图像识别系统设计流程 低功耗图像识别系统的设计流程主要包括以下五个步骤： 1. **选择硬件平台**：需要考虑性能和功耗之间的权衡。在过去，NVIDIA Jetson TX2板表现出色且有相应库支持。但随着具有专门硬件加速器（如NPU）的硬件平台出现，选择变得更具挑战性。例如，NPU对不同卷积操作的性能表现不同，会影响后续网络选择。 2. **选择神经网络**：探索现有网络以找到最佳网络。近期，自动化神经网络架构搜索（NAS）成为寻找更高精度CNN架构的常用技术，但需根据不同硬件平台进行定制。 3. **网络映射到硬件平台**：目标是通过管道化最大化吞吐量。 4. **软件优化**：对每个处理元素应用各种软件优化技术，以最小化相关管道阶段的执行时间。 5. **系统级后处理**：联合优化多个目标，如速度、精度和能耗。 其流程可以用以下mermaid流程图表示： ```mermaid graph LR A[选择硬件平台] --> B[选择神经网络] B --> C[网络映射到硬件平台] C --> D[软件优化] D --> E[系统级后处理] ``` ### 1.3 硬件平台选择的挑战与未来展望 随着NPU的发展，硬件平台选择变得更加复杂。NPU的性能表现因卷积类型而异，例如对普通卷积和深度卷积的处理能力不同。这就要求在设计流程中增加早期性能估计步骤，并从该步骤反馈到硬件平台选择步骤。 此外，未来需要开发对软件优化友好的NPU。目前由于硬件限制，只能进行16位量化。若NPU能高效支持4位或8位算术运算，以及在卷积时跳过零值计算，将为软件优化提供更多可能。 ## 2. 高效设备端目标检测模型设计 #