Wat zijn de kenmerken van training en deployment van modellen voor AR/VR?

Training en deployment van modellen voor AR/VR hebben verschillende kenmerken die verband houden met prestatie-eisen, latency en apparaatbeperkingen:

• Lage latency: In AR/VR is het cruciaal om de responstijd van het model te minimaliseren om een soepele en realistische ervaring te garanderen. Dit vereist optimalisatie van modellen en het gebruik van snelle rekenplatforms.

• Optimalisatie voor edge-apparaten: Vaak worden modellen uitgevoerd op mobiele of ingebedde apparaten met beperkte middelen (CPU, GPU, geheugen). Daarom moeten modellen compact en gecomprimeerd zijn (bijvoorbeeld door kwantisatie, pruning).

• Realtime en streaming data: Modellen moeten efficiënt streaminggegevens van camera's en sensoren verwerken, wat optimalisatie op snelheid en energie-efficiëntie vereist.

• Gespecialiseerde architecturen: Er worden modellen gebruikt die geoptimaliseerd zijn voor taken zoals computervisie, gebarenherkenning, positionering, enz.

• Implementatie afhankelijk van platform: Afhankelijk van het platform (bijvoorbeeld Oculus, HoloLens, mobiele apparaten) worden verschillende SDK's en tools gebruikt voor modelintegratie.

Voorbeeld: voor objectherkenning in een AR-app kan een lichte CNN met kwantisatie worden gebruikt, uitgevoerd op de mobiele GPU, om snelle respons en laag energieverbruik te garanderen.