Entendiendo las Restricciones
Los dispositivos móviles tienen recursos computacionales limitados en comparación con los servidores. Las capacidades de CPU y GPU varían ampliamente entre generaciones de dispositivos y fabricantes. La memoria está restringida y la duración de la batería es una preocupación principal para los usuarios. Estos factores dan forma a cada decisión en el desarrollo de visión por computadora móvil.
Comenzamos cada proyecto definiendo umbrales de rendimiento aceptables. ¿Qué tiempo de inferencia es tolerable para el caso de uso? ¿Qué nivel de precisión cumple las expectativas del usuario? Estas preguntas guían la selección del modelo y las estrategias de optimización.
Selección y Optimización del Modelo
Elegir la arquitectura de modelo correcta es fundamental. MobileNet, EfficientNet y arquitecturas similares están diseñadas para implementación móvil. Logran precisión razonable con significativamente menos parámetros que modelos más grandes.
La cuantización reduce el tamaño del modelo y el tiempo de inferencia usando aritmética de menor precisión. Típicamente usamos cuantización INT8 para modelos de producción, lo que puede reducir el tamaño del modelo en 75% con pérdida mínima de precisión. La cuantización post-entrenamiento es directa; el entrenamiento consciente de cuantización produce mejores resultados cuando la precisión es crítica.
Cámara y Procesamiento de Imagen
La integración de cámara requiere atención a la resolución, tasa de cuadros y manejo del espacio de color. Resoluciones más altas proporcionan más detalle pero aumentan el tiempo de procesamiento. Típicamente capturamos a resolución media y submuestreamos para inferencia, preservando imágenes originales cuando es necesario para visualización del usuario.
Los pasos de preprocesamiento como normalización y redimensionamiento deben optimizarse. El procesamiento de imagen acelerado por GPU reduce la carga de CPU y mejora el rendimiento general. Las APIs específicas de plataforma a menudo proporcionan operaciones de imagen aceleradas por hardware.
Prácticas de Aseguramiento de Calidad
Probar características de visión por computadora requiere conjuntos de datos diversos que representen condiciones del mundo real. Las variaciones de iluminación, ángulos de cámara, desenfoque de movimiento y diversidad de sujetos afectan el rendimiento del modelo. Mantenemos conjuntos de datos de prueba que cubren estas variaciones.
Los pipelines de pruebas automatizadas ejecutan inferencia en conjuntos de datos de prueba y rastrean métricas de precisión a lo largo del tiempo. Las pruebas de regresión detectan degradación del rendimiento cuando cambian los modelos o el código de preprocesamiento. Las pruebas manuales complementan las pruebas automatizadas para evaluación subjetiva de calidad.
Monitoreo en Producción
El monitoreo de producción ayuda a identificar problemas que las pruebas no detectaron. Rastreamos tiempos de inferencia, tasas de error y patrones de retroalimentación de usuarios. Los datos agregados revelan problemas específicos de dispositivos y casos límite que requieren atención.
Las pruebas A/B permiten despliegue controlado de actualizaciones del modelo. Podemos comparar el rendimiento del nuevo modelo contra la versión actual antes del despliegue completo, reduciendo el riesgo de regresiones de calidad.