Quais são as características do treino e implantação de modelos para AR/VR?

O treino e a implantação de modelos para AR/VR têm várias particularidades relacionadas com os requisitos de desempenho, latência e limitações dos dispositivos:

• Baixa latência: Em AR/VR, é crucial minimizar a latência de resposta do modelo para garantir uma experiência suave e realista. Isso requer otimização de modelos e uso de plataformas de cálculo rápidas.

• Otimização para dispositivos edge: Frequentemente, os modelos são executados em dispositivos móveis ou embutidos com recursos limitados (CPU, GPU, memória). Portanto, os modelos devem ser compactos, comprimidos (por exemplo, por quantização, pruning).

• Tempo real e dados em streaming: Os modelos devem processar eficientemente dados em streaming de câmeras, sensores, o que requer otimização em termos de velocidade e eficiência energética.

• Arquiteturas especializadas: São utilizados modelos otimizados para tarefas de visão computacional, reconhecimento de gestos, posicionamento, etc.

• Implantação de acordo com a plataforma: Dependendo da plataforma (por exemplo, Oculus, HoloLens, dispositivos móveis), diferentes SDKs e ferramentas são usados para integrar os modelos.

Exemplo: para reconhecimento de objetos em uma aplicação AR, pode-se usar uma CNN leve com quantização, executada na GPU móvel, para garantir respostas rápidas e baixo consumo de energia.