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用亲手运行、亲手测量的数据来写 Kubernetes、DevOps 与 MLOps · 1 篇
切勿每帧都运行：检测+追踪、关键帧、分辨率、ROI — 以及寻球的 512×288
如果无法让模型更快，就可以让它跑得更少、范围更小。我们来看一些设计方案：如 SORT 和 MediaPipe 般进行偶尔的高成本检测并用轻量追踪填补间隙的方案，利用光流复用关键帧特征的 Deep Feature Flow，每帧选择输入大小的 AdaScale，以及只关注预测位置的 ROI。并且，我们模拟了这些方法在乒乓球这类既小又快速变向的物体上失效的场景。每 3 帧检测一次并用匀速填补间隙时，边界和击球前后的位置误差 p95 扩大到了
2026-10-15 · 14 分钟阅读 #비전 모델#실시간#추적#칼만 필터#키프레임