怎么在移动端用深度学习做实时的物体检测

怎么在移动端用深度学习做实时的物体检测

首先要明确移动端使用深度学习的问题所在：内存、运行速率以及代码体积。知道这些就可以思考这些问题了。
因为跑深度学习多用比较好的GPU，而手机端明显不如电脑，所以需要专门优化代码，这一点可以去借鉴已有的移动端深度学习开发框架，如caffe2、Mxnet、ncnn、mtl等。
如果使用深度学习框架的话，可能就要考虑代码体积和权重大小了，如果你不会网络压缩的话，建议使用小型网络，这样的话权重文件也就不会太大。只与代码体积，百度或者腾讯开源的框架已经降到了几百K。
以上都是基于移动端离线跑的，如果使用云端，那就不用考虑这些了。