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TFLite micro内存管理与分配策略的优化 被引量：3
1
作者 许鹏 宋岩 《单片机与嵌入式系统应用》 2022年第10期11-15,共5页
TFLite micro(TFLm)是当前在微控制器平台上流行的神经网络推理框架。本文分析了TFLm在推理模型时的内存管理机制与分配策略,以及其在使用内存时的局限性。当前TFLm仅支持使用单块内存(Tensor Arena)来保存模型推理所需的中间结果,本文... TFLite micro(TFLm)是当前在微控制器平台上流行的神经网络推理框架。本文分析了TFLm在推理模型时的内存管理机制与分配策略,以及其在使用内存时的局限性。当前TFLm仅支持使用单块内存(Tensor Arena)来保存模型推理所需的中间结果,本文扩展TFLm的内存管理以支持使用多块不连续且访问性能有巨大差异的内存,还给可以重叠的tensor分配相同的内存。通过这样的改进,既把数据流量更多地引到片上快速内存中,又降低了峰值内存的占用。通过在i.MX RT1170上的实验数据表明,本文策略对于含有快速片上RAM(以DTCM为代表)的微控制器,能大大提高片上快速RAM的利用率,显著缓解存储器带宽带来的瓶颈,使推理时间缩短至一半以上。 展开更多
关键词 tflite micro TFLm TinyML Tensor Arena i.MX RT1170 DTCM
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Mediapipe框架中第三方模型的接入和GPU加速策略的研究
2
作者 张钢 袁霆 +2 位作者 肖宁杰 杨鸿凯 杨宗骏 《电脑与电信》 2025年第6期37-41,65,共6页
聚焦Mediapipe框架中第三方模型的高效接入与GPU加速策略优化。Mediapipe作为Google开源的移动端AI框架,凭借其管道架构在移动端实现了低延迟、高精度的实时处理。然而,该框架在支持第三方模型接入方面存在明显不足。针对这一问题,提出... 聚焦Mediapipe框架中第三方模型的高效接入与GPU加速策略优化。Mediapipe作为Google开源的移动端AI框架,凭借其管道架构在移动端实现了低延迟、高精度的实时处理。然而,该框架在支持第三方模型接入方面存在明显不足。针对这一问题,提出了一种创新的模型接入层设计方案,并成功实现了YOLOv11、YOLOv11-Pose和RTMPose三个模型的接入。在GPU加速策略方面,本研究从模型推理参数优化和推理结果解析两个方面进行了探讨,提出了一套完整的性能优化方案。实验结果表明,在Android平台上,该接入方案在模型运行效率方面取得了显著提升,同时保持了良好的部署便捷性。 展开更多
关键词 Mediapipe YOLOv11 RTMPose 移动端AI tflite
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TensorFlow Lite:端侧机器学习框架 被引量：30
3
作者 李双峰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1839-1853,共15页
TensorFlow Lite(TFLite)是一个轻量、快速、跨平台的专门针对移动和IoT场景的开源机器学习框架,是TensorFlow的一部分,支持安卓、iOS、嵌入式Linux以及MCU等多个平台部署.它大大降低开发者使用门槛,加速端侧机器学习的发展,推动机器学... TensorFlow Lite(TFLite)是一个轻量、快速、跨平台的专门针对移动和IoT场景的开源机器学习框架,是TensorFlow的一部分,支持安卓、iOS、嵌入式Linux以及MCU等多个平台部署.它大大降低开发者使用门槛,加速端侧机器学习的发展,推动机器学习无处不在.介绍了端侧机器学习的浪潮、挑战和典型应用;TFLite的起源和系统架构;TFLite的最佳实践,以及适合初学者的工具链;展望了未来的发展方向. 展开更多
关键词 机器学习 端侧机器学习 TensorFlow TensorFlow Lite tflite 移动 物联网
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基于敏感区域检测的网络不良图片识别研究 被引量：2
4
作者 熊凯辉 蒋程宇 +2 位作者 张恒 李易博 戴国勇 《信息与电脑》 2020年第13期111-113,共3页
笔者以TensorFlow中的不良图像过滤技术为架构,在其基础上建立更为复杂详细的算法,重点研究不良图像过滤器设计中的核心技术,设置一个出错率更低,识别能力更高效的不良图像过滤器,使之能够检测出一般过滤技术难以辨别的检测盲区。此外,... 笔者以TensorFlow中的不良图像过滤技术为架构,在其基础上建立更为复杂详细的算法,重点研究不良图像过滤器设计中的核心技术,设置一个出错率更低,识别能力更高效的不良图像过滤器,使之能够检测出一般过滤技术难以辨别的检测盲区。此外,还采用人脸识别辅助提高识别准确率,在此基础上设计并实现了一个Android平台的不良图像识别软件。 展开更多
关键词 TensorFlow tflite模型 人脸识别
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基于Faster RCNN的掌纹识别系统设计
5
作者 朱晓凤 肖佳 +2 位作者 杨微 罗琼 张志威 《移动信息》 2022年第8期187-189,共3页
在人们日益重视隐私的情况下,掌纹识别作为无接触的生物特征识别技术体现了无接触性、用户自主性等特点,使掌纹识别得到广泛关注。文章基于 Faster RCNN 深度学习模型,详细介绍了在 Android 系统下掌纹识别系统的系统架构、开发流程、... 在人们日益重视隐私的情况下,掌纹识别作为无接触的生物特征识别技术体现了无接触性、用户自主性等特点,使掌纹识别得到广泛关注。文章基于 Faster RCNN 深度学习模型,详细介绍了在 Android 系统下掌纹识别系统的系统架构、开发流程、核心算法及运行性能分析,经过测试说明,掌纹识别系统在移动端得到了较好的认证效果,证实此系统有一定的实用价值。 展开更多
关键词 掌纹识别 Faster RCNN tflite 移动端
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