新唐手势识别方案的轻量级 YOLO 模型优化，如何适配嵌入式系统的资源限制？

发表于 2025-11-17 11:56

发表于 2025-11-17 14:50

新唐手势识别方案优化轻量 YOLO 适配嵌入式：缩减网络深度和通道数，用 1x1 卷积降维；采用量化技术（如 INT8）减少计算量和内存占用；剪裁冗余层，保留关键特征提取模块；利用新唐 MCU 的硬件加速单元（如 DSP 指令）优化推理，结合模型蒸馏压缩参数，平衡精度与资源消耗。

发表于 2025-11-18 15:59

新唐先对 YOLO 做结构化剪枝，裁冗余通道与滤波器减参数量，再将模型量化为 INT8 格式压缩体积并降运算量。还简化网络结构适配手势场景，搭配多尺度特征模块提升效率，借配套工具自动转模型格式，匹配自身 MCU 硬件，低资源占用下保障手势识别实时性。

发表于 2025-11-18 16:00

新唐先将轻量 YOLO 模型做 Full-INT8 量化减体积降运算量，再借 NuML Toolkit 自动转为适配代码并入项目模板。工具还可灵活调整内存配置，大型模型能切换至 SD 卡等存储，搭配其 MCU 硬件优化，精简冗余运算，低资源占用下保障手势识别顺畅运行。

[技术问答] 新唐手势识别方案的轻量级 YOLO 模型优化，如何适配嵌入式系统的资源限制？