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[参考译文] SK-TDA4VM:Edge AI Studio 建模

Guru**** 2540720 points
Other Parts Discussed in Thread: EDGE-AI-STUDIO

请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

https://e2e.ti.com/support/processors-group/processors/f/processors-forum/1293123/sk-tda4vm-edge-ai-studio-modeling

器件型号:SK-TDA4VM
主题中讨论的其他器件:EDGE-AI-STUDIO

您好


我有关于 Model Composer、Model Composer、Model Composer 的问题。

我对 EDGE-AI-STUDIO 的理解是、TI 提供的方法与上的在线模型培训类似。

Edge AI Studio (TI.com)

如果我有自己经过训练的模型、是否可以将 TI 平台用于以下目的?

1.分析优化/模型压缩/量化加速?

2.使用非默认图像分类/特征提取/物体检测/语义分割/人体姿态估计/3D 物体检测模型?

我能否设计和创建自己的模型,可能不遵循传统架构,并在平台上运行它们?

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    您好!

    该工程师在11/20之前的地区性假期、因此请预计响应会有所延迟。
    对于给您带来的不便、我们深表歉意、感谢您的耐心等待。

    此致、
    帕尔特

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    尊敬的 

    没问题!

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    感谢您的耐心。

    此致、
    帕尔特

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    您好、Vic、

    由于您有与模型编写器工具专门相关的问题、让我来回答。

    Unknown 说:
    我对 EDGE-AI-STUDIO 的理解是 TI 提供了一种类似于网上模型培训的方法[/报价]

    可以、您可以通过为物体检测和分类等不同支持的任务输入图像来训练模型。

    Unknown 说:
    1. 分析和优化/模型压缩/量化加速?

    你会得到不同的图级分析信息,关于当前模型的 epoch 阶段精度,以及更多当训练进行. 您可以选择支持的量化范围选项8/16位。 不确定压缩的意思是什么,你能详细说明这个术语吗?

    Unknown 说:
    2. 使用非默认的图像分类/特征提取/物体检测/语义分割/人体姿势估算/3D 物体检测模型?
    、我能否设计和创建我自己的模型(可能不会遵循传统架构)并在平台上运行它们?

    据我了解、此工具目前不支持定制模型。

    然而,您可以在此处查看我们的 edgeai tild 工具报告,以进行定制模型培训: https://github.com/TexasInstruments/edgeai-tidl-tools

    [/quote]
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    你好, 

    我讨论的事情不是问题、因此没有必要感到压力或担心。 主要重点是了解该平台的情况和可行性。

    第1季度
    模型压缩:
    量化:
    基本上、它涉及到将浮点转换为整数以进行压缩和加速。

    其他技术:
    修剪、蒸馏、结构优化。

    第2季度
    定制模型:
    与 Q1问题一致、其他技术涉及对模型结构的修改(模型压缩)。 Q2更像是讨论模型的可移植性。

    如果我有经过训练的模型、是否可以直接转换以进行硬件加速?
    不适用于分类/特征提取/物体检测/语义分割/人体姿势估算/3D 物体检测模型。
    它关于一个通用模型结构。

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    您好!

    Q1
    模型压缩:
    量化:
    基本上、它涉及到将浮点转换为整数以进行压缩和加速。

    感谢您对 TERM 的澄清 压缩  是的、量化支持可用、用户可以选择8/16位范围。

    如果我有一个经过训练的模型,是否可以直接转换为硬件加速?

    在 EdgeAI 模型编写器工具端,这种支持不可用,但如上所述,你可以使用我们的 edgeai tidl 工具 reposs 来实现自定义的模型编译。

    我能否设计和创建自己的模型,可能不遵循传统架构,并在平台上运行它们?

    据我了解、此工具目前不支持定制模型。

    然而,您可以在此处查看我们的 edgeai tild 工具报告,以进行定制模型培训: https://github.com/TexasInstruments/edgeai-tidl-tools

    [/报价]

    希望这能回答你的问题,我建议你通读上面分享的 edgeai tidl 工具链接,以了解自定义训练的模型编译。

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    你好, 

    谢谢!

    我来试一下。