基于TVM的移动端垃圾分类辅助识别系统

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生活垃圾分类可以极大的提高资源的利用率,改善人类赖以生存的环境。因此实施垃圾分类对我们意义重大。然而垃圾的种类过于繁杂,当下我国处在实施垃圾分类的早期阶段,很多居民不能准确地进行垃圾分类。近年来,随着深度学习技术的不断发展与进步,计算机视觉领域取得了巨大的突破。在Image Net数据集上,利用卷积神经网络,图片分类的top5精度达到了97.1%已超过人眼的精度。在图片分类问题上卷积神经网络已经取得了良好的效果,因此可以借助深度学习技术进行垃圾分类辅助识别,设计并实现了一个基于安卓的移动端垃圾分类系统。然而大多数的深度学习框架如Tensorflow、Pytorch没有提供移动端硬件上的优化,这使得在本来就计算能力有限的移动端设备上部署深度学习网络的难度大大增加。因此基于TVM开源框架对卷积神经网络在移动端硬件上进行图级别的优化和算子级别的优化。所作的工作包括:基于Efficient Net算法训练了一个深度学习模型用于垃圾分类、基于TVM,把得到的深度学习模型部署到移动端设备上、基于Auto Tune技术,在移动端设备上加速计算过程。模型在测试集上的准确率达到了91.2%,在硬件为联发科G90T,安卓操作系统测试环境下,执行一次垃圾分类需要143ms。结果表明系统具有良好的垃圾分类辅助识别性能及满足要求的时延。
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