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IoT设备的结合。 另外,目前深度学习虽然可以在很多领域超越传统算法,不过真正用到实际产品中却要面临计算量大,内存占用高,算法延时长的问题,而IoT设备又往往有算力低、内存小及实时性要求高的特点。因此针对IoT资源受限的问题,AI模型的压缩及性能优化是AI模型在部署过程中必须解决的难点。来自:百科来自:百科
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规的方式训练模型一个算法耗时长,准确率低。我们依托于预训练大模型、小样本学习等技术,可以对这种数据量小的城市问题进行模型训练学习。同时通过图像生成等数据增强技术,可以实现把白天的图像迁移成晚上,晴天的图像迁移成雨雾等,这样不仅提高了数据量储备,而且还可以让算法模型的准确率提升50来自:百科
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