Comprendre les Contraintes
Les appareils mobiles ont des ressources de calcul limitées par rapport aux serveurs. Les capacités CPU et GPU varient considérablement selon les générations d'appareils et les fabricants. La mémoire est limitée et l'autonomie de la batterie est une préoccupation majeure pour les utilisateurs. Ces facteurs façonnent chaque décision dans le développement de la vision par ordinateur mobile.
Nous commençons chaque projet en définissant des seuils de performance acceptables. Quel temps d'inférence est tolérable pour le cas d'utilisation? Quel niveau de précision répond aux attentes des utilisateurs? Ces questions guident la sélection du modèle et les stratégies d'optimisation.
Sélection et Optimisation du Modèle
Choisir la bonne architecture de modèle est fondamental. MobileNet, EfficientNet et des architectures similaires sont conçues pour le déploiement mobile. Elles atteignent une précision raisonnable avec significativement moins de paramètres que les modèles plus grands.
La quantification réduit la taille du modèle et le temps d'inférence en utilisant une arithmétique de moindre précision. Nous utilisons généralement la quantification INT8 pour les modèles de production, ce qui peut réduire la taille du modèle de 75% avec une perte de précision minimale. La quantification post-entraînement est simple; l'entraînement conscient de la quantification donne de meilleurs résultats lorsque la précision est critique.
Caméra et Traitement d'Image
L'intégration de la caméra nécessite une attention à la résolution, au taux de rafraîchissement et à la gestion de l'espace colorimétrique. Des résolutions plus élevées fournissent plus de détails mais augmentent le temps de traitement. Nous capturons généralement à résolution moyenne et sous-échantillonnons pour l'inférence, en préservant les images originales lorsque nécessaire pour l'affichage utilisateur.
Les étapes de prétraitement comme la normalisation et le redimensionnement doivent être optimisées. Le traitement d'image accéléré par GPU réduit la charge CPU et améliore les performances globales. Les API spécifiques à la plateforme fournissent souvent des opérations d'image accélérées par matériel.
Pratiques d'Assurance Qualité
Tester les fonctionnalités de vision par ordinateur nécessite des ensembles de données diversifiés qui représentent les conditions du monde réel. Les variations d'éclairage, les angles de caméra, le flou de mouvement et la diversité des sujets affectent tous les performances du modèle. Nous maintenons des ensembles de données de test qui couvrent ces variations.
Les pipelines de tests automatisés exécutent l'inférence sur les ensembles de données de test et suivent les métriques de précision au fil du temps. Les tests de régression détectent la dégradation des performances lorsque les modèles ou le code de prétraitement changent. Les tests manuels complètent les tests automatisés pour l'évaluation subjective de la qualité.
Surveillance en Production
La surveillance en production aide à identifier les problèmes que les tests n'ont pas détectés. Nous suivons les temps d'inférence, les taux d'erreur et les modèles de retour utilisateur. Les données agrégées révèlent des problèmes spécifiques aux appareils et des cas limites nécessitant attention.
Les tests A/B permettent un déploiement contrôlé des mises à jour du modèle. Nous pouvons comparer les performances du nouveau modèle avec la version actuelle avant le déploiement complet, réduisant le risque de régressions de qualité.