Lightweight deep learning-based product object classification scheme for edge servers

Tài liệu này giới thiệu một hệ thống phân loại vật phẩm sản phẩm theo mẫu deep learning có trọng tâm cho việc triển khai ở máy chủ bộ phê liệu. Hãng đăng tải cũng đề cập đến quan trọng và hiệu quả nghiệp vụ phân loại vật phẩm trong môi trường áp dụng thực tiễn, tuy nhiên chú trọng đến việc có thể thực hiện quá trình này gần nhất với thời gian ngắn cho một môi trường đóng góp đối với việc quyết định nhanh chóng. Tác giả cũng triển khai kết quả thử nghiệm cho hệ thống mình, với kết quả tốt ở việc xử lý số liệu, hiệu suất và độ chính xác.

Nhà nghiên cứu, sinh viên, công ty cổ phần công nghệ thông tin.

Tài liệu này mô tả về một hệ thống phân loại vật phẩm sản phẩm theo mẫu deep learning cho việc triển khai ở máy chủ bộ phê liệu, trang tuyến này có quan tâm đến việc xử lý vật phẩm trong môi trường áp dụng thực tiễn. Tác giả sử dụng mẫu ViT (Vision Transformer) và tối ưu hóa các tham số trong mẫu này để tạo ra một phiên bản gần nhất cho máy chủ bộ phê liệu, với các thay đổi tối thiểu trong hiệu suất và độ chính xác. Tác giả cho thấy sự tiếp thuệ của hệ thống mình có thể giúp cho việc quyết định nhanh chóng trong việc áp dụng cho các môi trường yêu cầu tốc độ cao, và họ đã triển khai kết quả thử nghiệm cho hệ thống mình, đạt được kết quả tốt ở việc xử lý số liệu, hiệu suất và độ chính xác. Tác giả cũng tạo một danh sách tham khảo gồm 14 nguồn hỗ trợ, chủ yếu là các cuối sách IEEE và bài báo khoa học liên quan đến máy chủ bộ phê liệu, deep learning và các mục tiêu liên quan.