Visión por computadora en el borde con Luxonis

Resumen Este taller está diseñado para desarrolladores de software, practicantes de IA, estudiantes e ingenieros interesados en implementar modelos de visión por computadora en dispositivos de borde. Los participantes deben tener un conocimiento básico de redes neuronales y conceptos comunes de aprendizaje profundo, como convoluciones, funciones de activación, parámetros del modelo y flujo de datos a través de una red. No se requiere experiencia previa en la implementación de modelos de IA en hardware embebido o de borde. El taller se centra en los desafíos prácticos de llevar modelos de visión por computadora de entornos de desarrollo a aplicaciones del mundo real. Los participantes adquirirán experiencia práctica con flujos de trabajo modernos de IA en el borde y aprenderán cómo las decisiones de implementación impactan en el rendimiento, la precisión y la utilización de recursos. Sílabus El taller se centrará en la implementación práctica de modelos de visión por computadora en dispositivos de IA en el borde de Luxonis. Comenzando desde un modelo entrenado, los participantes seguirán el flujo de trabajo completo de implementación y aprenderán cómo optimizar los modelos para una ejecución eficiente en hardware con recursos limitados. Los temas incluyen conversión de modelos, cuantización, calibración, compatibilidad de operadores, fusión de gráficos y operadores, perfilado de rendimiento y validación de implementación. Los participantes aprenderán a evaluar las compensaciones entre precisión, latencia, rendimiento y consumo de energía, así como a comparar sistemáticamente los modelos implementados con sus resultados de entrenamiento originales. Al final del taller, los asistentes tendrán una clara comprensión de las consideraciones clave y las mejores prácticas involucradas en la implementación de aplicaciones de visión por computadora listas para producción en dispositivos de borde. Instructores Los tres instructores son miembros del equipo de Luxonis, una empresa especializada en soluciones de IA en el borde y visión por computadora. Matija Teršek es el CTO de Luxonis, con amplia experiencia en sistemas de visión por computadora y hardware de IA. Klemen Škrlj lidera el desarrollo de IA, centrándose en el diseño, entrenamiento, optimización e implementación de modelos de visión por computadora. Aljaž Konec forma parte del equipo de IA y aporta experiencia en desarrollo de software y firmware, integración de sistemas y implementación de cargas de trabajo de IA en dispositivos de borde. Juntos, combinan experiencia práctica en la industria a lo largo de toda la cadena de implementación de visión por computadora.