【边缘计算与计算机视觉】YOLOv11边缘部署优化：计算资源、内存及功耗挑战与解决方案

内容概要：本文详细介绍了将 YOLOv11 部署到边缘计算设备上的优化方案及其实际应用效果。首先，文章概述了边缘计算与深度学习的融合趋势，指出 YOLOv11 的技术亮点，如动态稀疏注意力机制和多任务支持能力。接着，分析了边缘计算设备的资源限制（计算能力、内存和功耗），并提出了相应的优化策略，包括模型轻量化（网络结构优化、通道剪枝、减少网络深度、轻量级注意力机制）、模型量化（权重量化、激活量化、混合精度量化）、知识蒸馏和推理过程优化（内存复用、分块推理）。最后，通过实验对比展示了优化前后的性能提升，并列举了安防监控、工业检测和智能交通等实际应用场景。 适合人群：具备一定编程基础，对边缘计算和目标检测技术感兴趣的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：①帮助开发者理解和应用 YOLOv11 在边缘计算设备上的部署和优化方法；②为智能安防、工业质检、智能交通等领域提供高效的实时目标检测解决方案。 其他说明：本文不仅提供了理论和技术细节，还通过实际案例展示了优化方案的效果，强调了模型轻量化、量化和推理优化在实际应用中的重要性。未来的研究方向包括探索更先进的网络架构、硬件协同优化以及跨领域的技术融合。