量子化されたYOLOv8 モデルをDeGirumで展開。エッジデバイスの課題、ソリューション、展開テクニックを学びましょう。私たちと一緒に未来を切り開きましょう！
マドリードの活気あるGoogle for Startups Campusで開催されたYOLO VISION 2023(YV23)イベントでの洞察に満ちた講演のまとめへようこそ。今回の講演は、DeGirumのチーフアーキテクト兼共同設立者であるShashi Chilappagar氏によるものです。量子化と量子化モデルの展開という魅力的な世界を掘り下げ、主要な課題、解決策、将来の可能性を探りました。
シャシは量子化の包括的な概要を説明し、最適化における量子化の重要性を強調した。 UltralyticsYOLO モデルをエッジデバイスに展開するための最適化における重要性を強調しました。基本的な議論から量子化を改善するアプローチの探求まで、参加者はモデルの移植と展開の複雑さについて貴重な洞察を得ました。
特にYOLO モデルでは、量子化がしばしば課題となる。 TFLite.聴衆は、すべての出力が同じスケール/ゼロ点で量子化された場合に見られる精度の大幅な低下について学び、量子化プロセス中にモデルの精度を維持することの複雑さに光を当てました。
幸いなことに、これらの課題に対処するためのソリューションが存在します。DigiRAMフォークの導入により、出力の分離とバウンディングボックスのデコードの最適化により、量子化に適したアプローチが提供されます。これらの機能強化により、量子化されたモデルの精度はベースラインレベルから大幅に向上します。
量子化損失を最小限に抑えるには、新しいモデルアーキテクチャの探求が重要です。CILUをRelu6（上限付きReLU）活性化関数に置き換えることで、量子化損失を最小限に抑えられ、量子化モデルの精度維持に有望な結果をもたらすことが、参加者によって明らかにされました。
Digitimのクラウドプラットフォーム上でモデルを実行するのに必要なコードはわずか5行で、量子化されたモデルの導入はかつてないほど簡単になりました。ライブコードデモでは、量子化されたモデルでオブジェクトを検出するシンプルさを紹介しました。 Ultralytics YOLOv5モデルによる物体検出のシンプルさを紹介し、量子化モデルが実世界のアプリケーションにシームレスに統合されることを強調しました。
このため、Ultralytics 様々なモデル展開オプションを提供し、エンドユーザーがアプリケーションを組み込みデバイスやエッジデバイスに効果的に展開できるようにしています。さまざまなエクスポート形式には以下が含まれます。 OpenVINO, TorchScript, TensorRT, CoreMLTFlite、TFlite EDGETPUあり、汎用性と互換性があります。
デプロイメントのためのサードパーティアプリケーションとのこの統合により、ユーザーは実際のシナリオでモデルのパフォーマンスを評価できます。
参加者はまた、さまざまなハードウェアプラットフォーム上で異なるモデルをデプロイする際の多様性についての洞察を得て、単一のコードベースが異なるアクセラレータ間で複数のモデルをサポートできることを紹介しました。多様なハードウェアプラットフォーム上で異なる検出タスクを実行する例は、当社のアプローチの柔軟性と拡張性を示しました。
参加者をさらに支援するために、クラウドプラットフォーム、サンプル、ドキュメントなどへのアクセスを提供する包括的なリソースセクションを導入しました。私たちの目標は、量子化されたモデルを効果的に展開するために必要なツールとサポートを誰もが確実に得られるようにすることです。
量子化の分野が進化するにつれて、常に情報を入手し、積極的に関与することが不可欠です。私たちは、このエキサイティングな道のりを皆様が乗り越えられるよう、継続的なサポートとリソースを提供することをお約束します。全編はこちらからご覧ください。
機械学習と人工知能の最新トレンドとイノベーションを共に探求しましょう。共に、テクノロジーの未来を形作り、世界にポジティブな変化をもたらしましょう。
