面向国产智能平台的领域目标追踪模型移植与加速(ZJLAB-FS-BX20230430)采购公告
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项目名称 | 省份 | ||
业主单位 |
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业主类型 | |
总投资 | 建设年限 | ||
建设地点 | |||
审批机关 | 审批事项 | ||
审批代码 | 批准文号 | ||
审批时间 | 审批结果 | ||
建设内容 |
项目名称 | 面向国产智能平台的领域目标追踪模型移植与加速 | 项目编号 | ZJLAB-FS-BX20230430 |
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公示开始日期 | 2023-07-04 17:11:20 | 公示截止日期 | 2023-07-07 18:00:00 |
采购单位 | 之江实验室 | 付款方式 | 预付40%,测试验收后付尾款 |
联系人 | 中标后在我参与的项目中查看 | 联系电话 | 中标后在我参与的项目中查看 |
签约时间要求 | 供货期 | ||
外贸代理费核算(若为进口采购) | 代理金额:1.4万USD以下,代理费:3500元人民币;代理金额:[1.4-5)万USD,代理费率:1.6%;代理金额:[5-10)万USD,代理费率:1.3%; [10-20)万USD,1.1%;[20-50)万USD,0.6%;50万USD及以上,代理费率:0.4% | ||
预算 | ¥ 450,000 | ||
供应商资质要求 | 符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件 | ||
收货地址 |
采购清单1
采购物品 | 采购数量 | 计量单位 | 所属分类 |
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面向国产智能平台的领域目标追踪模型移植与加速 | 1 | 项 | 嵌入式软件开发服务 |
推荐品牌 | |||
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推荐规格型号 | |||
预算 | ¥ 450,000 | ||
技术参数 | 一、服务内容: (1)面向国产智能芯片平台的目标追踪模型前处理算子实现与集成: 挑战:深度学习模型在寒武纪MLU板卡的模型推理过程为异构运算。前处理操作通常在CPU上运行,这会导致智能模型的推理效率低下,因此必须移植到国产智能芯片上运行。目前,有一些常见的前处理算子还没有在BangC层实现,这些算子在CPU运行成为了推理时的性能瓶颈。 内容:本任务针对甲方特定应用领域的目标追踪模型中的主要前处理算子,将其实现在BangC层,此外,将算子接口映射集成到Pytorch层,供用户直接调用。 (2)基于国产操作系统的目标追踪模型国产化智能平台移植: 挑战:目前国产化寒武纪平台对目标分类、目标检测、目标分割任务有较好支持,但对特定领域应用的目标追踪模型缺少移植、适配验证。 内容:实现在基于MLU 220、MLU 270国产硬件平台上移植特定领域目标追踪模型,要求运行在国产操作系统麒麟v10上。 (3)面向国产化智能平台的两段式目标追踪推理streaming框架: 挑战:典型目标追踪任务由检测网络和追踪网络组成,对该任务进行串行推理导致智能芯片整体利用率低下,阻碍网络高效运行。由于目标追踪面向视频任务,故推理流水线各个部件要以内置模块的形式进行组合。 内容:开发多段网络并行的流式推理框架。基于有向无环图结构搭建业务流水线,并负责流水线上的节点调度和数据传输。每个节点作为一个单独的处理模块,既可处理 MLU 数据,也可以处理CPU数据。同时CNStream针对视频结构化的常用功能,如拉流解码、推理、追踪等,以内置模块形式提供,用户可以直接使用,提升业务部署效率。 二、交付物: (1)甲方特定应用领域的目标追踪模型常见前处理算子源代码一份,具体包括如下OpenCV算子对应的BangC代码: cv2.resize cv2.crop cv2.copyMakeBorder cv2.cvtColor; (2)基于国产化寒武纪智能平台的yolov5+deepsort模型移植代码、模型一份; (3)两段式目标追踪模型推理框架源代码一份; (4)方案设计报告和测试报告各一份。 三、技术指标: (1)前处理算子在端侧寒武纪270、边侧寒武纪220平台上可运行,测试MLU运行结果与对应的CPU opencv实现结果,相对误差不超过±2%。 (2)能实现甲方特定应用领域的目标追踪模型(yolov5+deepsort)移植、推理部署,模型输出误差不超过±2%。对于1920×1520尺寸原始图像,在MLU220板卡上运行速度高于10fps。 (3)支持多段网络并行流水推理,实现视频结构化的常用功能,包括:拉流解码、推理、追踪等。该框架需要同时支持端侧寒武纪270、边侧寒武纪220运行。在框架运行目标追踪模型推理时,芯片的利用率不得低于90%。 | ||
售后服务 | 按照技术指标要求,配合甲方完成项目验收及调试; |
之江实验室
2023-07-04 17:11:20