工作概述:选取合适的图像分类网络,保证公司鉴黄业务的效率和精度;验证 TensorRT 在服务器上部署的可行性;调研和选取已有的目标检测算法,用于违禁物品的检测。
• 基于 MXNet 对 CNN 网络进行训练和调参,并尝试根据图片的初始分辨率选用大中小三个不同的 CNN 网络进行分类,在保证准确率的同时将平均推断时间降低约 10%
• 测试 TensorRT 在服务器上部署后在不同 batch size 下使用 FP32 和 INT8 进行推断的加速比,验证了部署方案的可行性
• 构造国徽和警徽数据集,并利用该数据集训练 yolo2 用于违禁内容的检测