物体検出モデルの推論高速化入門はじめに 株式会社EVERSTEELで機械学習エンジニアをしている加藤です。 機械学習システムの運用において、推論の高速化は重要な課題です。特にリアルタイムでの処理が求められるアプリケーションでは、レスポンス時間の短縮がユーザー体験に直結します。また、クラウド環境のコスト削減やエッジデバイスのリソース制約など、様々な観点から推論の効率化が必要とされます。 本記事では特に物体検出モデルのCPU推論に焦点を当て、ディープラーニングモデルの推論を高速化する方法を紹介するとともに、それらのベンチマーク結果を共有します。 「鉄ナビ検収AI」における推論高速化ニーズ 弊社では鉄スクラップの画像解析を行う「鉄ナビ検収AI」というアプリケーションを開発しています。本アプリケーションを提供するために多様な画像認識モデルを運用していますが、その中でも速度要件が厳しいものとして、荷台検出モデルが存在します。 荷
