Il existe plusieurs façons d'améliorer l'efficacité de l'architecture dans les applications de vision par ordinateur :
1. Utiliser des modèles plus petits et plus efficaces : il y a eu une tendance récente à utiliser des modèles plus petits qui consomment moins de ressources de calcul tout en maintenant ou en améliorant les performances. Ces modèles sont généralement basés sur des techniques telles que la distillation des connaissances, l'élagage et la quantification.
2. Utiliser différentes architectures pour différentes tâches : toutes les tâches de vision par ordinateur ne nécessitent pas la même architecture. En identifiant les exigences spécifiques d'une tâche donnée et en sélectionnant une architecture correspondante, l'efficacité peut être améliorée.
3. Utiliser des techniques de traitement en temps réel : Pour améliorer la vitesse des applications de vision par ordinateur, des techniques de traitement en temps réel telles que le pipelining, le chevauchement et la parallélisation peuvent être utilisées.
4. Utiliser l'apprentissage par transfert : L'apprentissage par transfert peut être utilisé pour améliorer l'efficacité des applications de vision par ordinateur. En utilisant des modèles pré-formés, il est possible de tirer parti des connaissances existantes et de réduire la quantité de données nécessaires à la formation.
5. Optimiser le matériel : l'optimisation du matériel peut améliorer considérablement l'efficacité des applications de vision par ordinateur. En sélectionnant du matériel spécialement conçu pour l'apprentissage automatique, comme les GPU ou les TPU, les performances peuvent être améliorées. De plus, des accélérateurs matériels spécialisés tels que les FPGA, les ASIC et les DSP peuvent être utilisés pour améliorer encore les performances.
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