Python + Yolo + DQN - доработать программу машинного зрения

Бюджет: 5000 UAH Срок: 3 дня

3 года опыта развертывания систем на серверах с 4 ГБ ОЗУ. Есть опыт работы с YOLO на серверах, квантизации моделей и оптимизации кода

Бюджет: 10000 UAH Срок: 7 дней

Приветствие!
У меня есть опыт разработки собственных AI моделей (GAN, RNN, LSTM). Использовал Tensorflow, PyTorch. Готов рассмотреть больше деталей

Бюджет: 2000 UAH Срок: 1 день

Та норм вода, все ок 🙂
По задачі бачу, що основні проблеми зараз через асинхронність і ресурси, плюс пропуски кадрів, що особливо критично для Yolo та DQN. Якщо модульний код працював, але не ідеально, то рознесення файлів десь порушило зв’язки між компонентами або дало додаткові затримки. Треба дивитися, як передаються дані між модулями, чи є бутлнеки в обробці відеопотоку.

По оптимізації – можна копнути в сторону багатопоточності, квантової оптимізації (якщо треба реально вижати максимум), а також банально правильно налаштувати пайплайн. Давай тоді розбиратись, що є і що хочеться отримати.

По етапах – цілком логічно, бо без тестування в такому не обійтись. Краще одразу визначити критичні місця, щоб не переробляти все зайвий раз.

Питання: на чому зараз це все крутиться? Яка залізяка, які бібліотеки? Бо від цього сильно залежить, які підходи до оптимізації мають сенс.

По годинах – напишу в приватних, щоб предметніше обговорити, бо залежить від складності задач, які виникнуть по ходу.