一种用于侦察设备的深度学习模型编译优化系统

本发明公开了一种用于侦察设备的深度学习模型编译优化系统，属于模型编译领域；优化系统为使用MgeConvert工具将ONNX模型转换为MegEngine（MGE）模型或TracedModule模型，执行mgb‑to‑tinynn工具，将转换后的MGE或TracedModule模型编译为纯C代码的Kernel，并生成与之对应的模型文件；通过JSON文件指定模型路径、输入数据形状以及优化参数，通过执行mgb‑to‑tinynn命令，利用指定的目标架构编译生成适合不同硬件平台的模型运行文件。有益效果:利用此轻量级模型编译器，更好的实现公安工作的移动侦查设备中实现轻量化高性能计算，通过移动侦查设备实现目标识别等功能，移动公安可以更加高效地进行人员和物品的识别和追踪，提升公安工作的效率和准确性，维护社会治安和安全。