Jaké jsou vlastnosti tréninku a nasazení modelů pro AR/VR?

Trénování a nasazení modelů pro AR/VR má řadu specifik, které souvisejí s požadavky na výkon, latenci a omezeními zařízení:

• Nízká latence: V AR/VR je klíčové minimalizovat odezvu modelu, aby bylo zajištěno plynulé a realistické prostředí. To vyžaduje optimalizaci modelů a použití rychlých výpočetních platforem.

• Optimalizace pro edge zařízení: Často jsou modely spuštěny na mobilních nebo vestavěných zařízeních s omezenými zdroji (CPU, GPU, paměť). Proto musí být modely kompaktní, zmenšené (například pomocí kvantizace, pruning).

• Reálný čas a streamovaná data: Modely musí efektivně zpracovávat streamovaná data z kamer, senzorů, což vyžaduje optimalizaci z hlediska rychlosti a energetické účinnosti.

• Specializované architektury: Používají se modely optimalizované pro úkoly počítačového vidění, rozpoznávání gest, lokalizaci atd.

• Nasazení podle platformy: V závislosti na platformě (například Oculus, HoloLens, mobilní zařízení) se používají různé SDK a nástroje pro integraci modelů.

Příklad: pro rozpoznávání objektů v AR aplikaci lze použít lehkou CNN s kvantizací, spuštěnou na mobilním GPU, aby bylo zajištěno rychlé odezvy a nízká spotřeba energie.