机器学习与深度学习在边缘计算机器视觉系统中的应用
Machine Learning and Deep Learning in Edge Computing Machine Vision Systems
姚彬 1李和芮 1李文战 2袁龙2
作者信息
- 1. 广西壮族自治区烟草公司百色市公司,广西百色 533300
- 2. 广西产研院人工智能与大数据应用研究所有限公司,南宁 530000
- 折叠
摘要
本文旨在探究机器学习和深度学习在边缘计算机器视觉系统中的应用.首先,机器学习算法在该系统中扮演重要角色,包括目标检测和识别、图像分割和语义分析等方面.其次,深度学习算法也在边缘计算机器视觉系统中发挥重要作用.最后,针对边缘计算机器视觉系统的优化方法包括模型压缩和加速、分布式学习和迁移学习等.
Abstract
The purpose of this paper is to explore the application of machine learning and deep learning in the edge computing machine vision system.First,machine learning algorithms play an important role in this system,including target detection and recognition,image segmentation and semantic analysis.Secondly,deep learning algorithms also play an important role in the edge machine vision system.Finally,optimization methods for edge machine vision systems include model compression and acceleration,distributed learning and migration learning.
关键词
机器学习/深度学习/边缘计算/机器视觉系统Key words
machine learning/deep learning/edge computing/machine vision system引用本文复制引用
基金项目
2023年度广西烟草公司百色市公司科技项目课题(BSKY2023-2)
出版年
2024
国家科技期刊平台
NSTL
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