一種多終端視頻流智能識別模型共進演化方法研究

摘要： 在泛在的智能物聯網終端部署深度模型并提供智能應用/服務受到越來越多關注.但是,受限于終端硬件資源,研究人員從模型輕量化技術入手,為深度模型的輕量化、高精度部署提供技術支撐.然而基于輕量化深度模型的視頻應用會面臨實際場景中的數據漂移問題,導致推理精度急劇下降,并且該問題在移動場景中尤為顯著.邊緣輔助的模型在線演化是解決數據漂移問題的一種有效方式,可實現自演化的可成長的智能計算系統...