Kontekstno odvisno prilagajanje kompleksnosti računanja pri mobilnem zaznavanjuKnez, Timotej (Avtor) Pejović, Veljko (Mentor) mobilno zaznavanjenevronske mrežedinamična optimizacijakvantizacijatanjšanje nevronske mrežeUporaba nevronskih mrež na področju mobilnega zaznavanja postaja vse pogostejša. Z visokimi točnostmi pa prinaša tudi težave glede visokih procesnih zahtev in velike porabe energije. To rešujemo z uporabo različnih optimizacij nevronske mreže, ki pa poleg zmanjšanja računske zahtevnosti zmanjšajo tudi točnost. Ker je okolje mobilnega zaznavanja po naravi dinamično, se tudi potrebe po optimizaciji spreminjajo skozi čas. V tem delu predlagamo postopek, s katerim lahko sproti izbiramo najbolj optimalen nivo optimizacije nevronske mreže, kar pomeni, da lahko pri primerih, ki so preprosti za klasifikacijo, energijo privarčujemo, pri zahtevnejših primerih pa uporabimo natančnejšo mrežo, kar poskrbi za manjši padec točnosti. Postopek smo preizkusili na področju prepoznave aktivnosti, ki je med pomembnejšimi problemi mobilnega zaznavanja. Naši rezultati kažejo, da lahko z dinamičnim prilagajanjem optimizacije dosežemo boljšo točnost, kot bi jo lahko ob enaki stopnji optimizacije dosegli, če bi nivo optimizacije izbrali statično. Prepoznavanje aktivnosti z nevronskimi mrežami smo implementirali tudi na dejanski mobilni napravi in preizkusili delovanje izbire optimizacije z lastnim eksperimentom.20212021-09-07 10:35:00Magistrsko delo/naloga129714sl