我们引入了一个有效的视频分割系统，用于利用异构计算的资源有限的边缘设备。具体而言，我们通过在已经轻巧的骨架上跨越规格的多个规范来设计网络模型，以市场可用的边缘推理引擎为目标。我们进一步分析和优化了CPU，GPU和NPU的系统中的异质数据流。从经验上讲，我们的方法已经很好地考虑了我们的实时AR系统，通过三倍的有效分辨率使精度更高，但在端到端延迟，较高的帧速率甚至更低的电力消耗下，在Edge平台上也可以使用。
translated by 谷歌翻译