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基于云边协同的计算机视觉推理机制

唐博恒  柴鑫刚  
【摘要】:深度学习和云计算的普及推动了计算机视觉在各行业中的广泛应用。但集中化的云端推理服务存在带宽资源消耗大、图像数据隐私泄露、时效性难以满足等问题,难以充分满足计算机视觉在行业应用上的多样化应用需求。而通信网络的双吉比特升级将促进视觉算法云边算法深层次协同。对基于云边协同的计算机视觉推理机制开展研究。首先对近年主流的云侧和边缘侧计算机视觉推理模型的优劣势进行了分析和阐述,然后在此基础上对云边协同计算机视觉推理模型框架、部署机制等开展研究,详细讨论模型分布式推理模型分割策略,云边协同网络部署优化策略。最后通过数据协同、网络分区协同、业务功能协同3方面对云边协同深度推理未来的发展挑战进行了展望。

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