什么 fps 可以被视为实时性能的硬线?是否有任何学术论文描述了这一点?

信息处理 图像处理 即时的 深度学习
2022-02-02 02:43:45

我正在尝试为安全应用程序设计一个基于深度学习的推理解决方案。我部署的程序实现了 15fps 的 FPS 进行分类。它可以被认为是实时的吗?

2个回答

有很多关于“实时”的特别“定义”,你听到或读到的人或地方是什么意思。有人声称有一条“强硬路线”,例如 10uS 响应时间,但我相信没有任何学术论文会犯这种错误。

许多人隐含地有一个非正式的心智模型,认为系统是“实时的” • 如果或在一定程度上, • 它的动作对动作观察者来说是明显的,具有相关的延迟(通常以特定于应用程序的方式) ) 到行动的感知货币— • 即,在这些行动的延迟和延迟的可预测性对其观察者(例如,系统用户)具有可接受的满意价值的时间范围内。想想高频交易。

时间框架的大小是特定于应用程序和情况的——例如,微秒到兆秒——与系统是否或在多大程度上是实时的无关。

因此,如果系统的操作具有足够低的延迟来满足您的需求,系统就会“实时运行”。如果 15 FPS 是足够令人满意的速率,那么就您的需求而言,系统是实时的;否则它不是——这对你来说很重要。

“实时”是针对问题定义的。通常,“实时”是指执行所需的任何计算以在小于采样周期的时间内提供输出的任何系统Ts.

要为您的应用程序定义“实时”,您需要量化“时间”或“流量”或“速率”,以便您可以将其与您的系统实现或应该实现的目标进行比较。您需要确定分类器每单位时间应该做出多少决定,以决定它是否足以用于实时操作。

希望这可以帮助。