【技术实现步骤摘要】
特定于环境的模型交付
[0001]本公开涉及人工智能模型数据的部署。具体而言，所公开的实施例描述了模型数据的部署，该模型数据是特定于利用该模型数据的客户设备的环境。
技术介绍
[0002]使用人工智能分析和控制环境正在呈指数增长。AI正被用来改善文档处理、制造过程、以及甚至是交通信号。AI将很快实现其自己进行驾驶的交通工具。随着基于AI的解决方案的价值变得更加明显，AI的使用正迁移到越来越多的完全不同的应用环境中。因此，需要能在这种不同的应用环境中起作用的AI架构。
附图说明
[0003]在所附附图中以示例方式而非限制方式图示本公开，在附图中，类似的附图标记指示类似的要素，其中：
[0004]图1是示出所公开的实施例的至少一些实施例中的对象识别设备所经历的各种示例视觉环境的概览图。
[0005]图2示出在公开的实施例中的一个或多个实施例中实现的示例架构。
[0006]图3示出在公开的实施例中的一个或多个实施例中实现的示例数据流。
[0007]图4是示出在公开的实施例中的一些实施...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种系统，包括：硬件处理电路；以及存储指令的一个或多个硬件存储器，所述指令当被执行时将所述硬件处理电路配置成用于执行包括以下各项的操作：从客户端设备接收对象检测环境的特性的指示和所述客户端设备的硬件属性的指示；基于所述特性来搜索多个超网；基于所述搜索来选择所述多个超网中的第一超网，所述第一超网在来自具有所述特性的环境的训练数据上进行训练；基于所指示的硬件属性从所述第一超网中提取模型数据；以及将所述模型数据传送到所述客户端设备。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述客户端设备被配置成用于基于所述模型数据在所述对象检测环境内执行对象检测。3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述指示是以下各项中的一项或多项的指示：所述对象检测环境的环境光水平、所述对象检测环境的天气状况、或所述客户端设备的位置。4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述指示是所述客户端设备的位置的指示，所述操作进一步包括：标识与所述位置相关联的区域，其中选择所述第一超网基于所标识的区域。5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述操作进一步包括：基于所述客户设备的所述位置来预测所述客户设备在预期时间段期间的对象检测环境特性，其中，所述第一超网的选择基于所预测的对象检测环境特性。6.如权利要求1所述的系统，所述操作进一步包括接收以下各项中的一项或多项的第二指示：型号、存储器尺寸、所述客户端设备的功耗、所述客户端设备的CPU速度、CPU利用率、存储器利用率、I/O带宽利用率、或图形处理单元配置，其中，选择所述模型数据基于所述第二指示。7.如权利要求1所述的系统，所述操作进一步包括接收所述客户端设备的等待时间状况或所述客户端设备的吞吐量状况的第二指示，其中，选择所述模型数据基于所述等待时间状况或所述吞吐量状况。8.如权利要求1所述的系统，所述操作进一步包括接收所述客户端设备的对象识别的一个或多个置信度水平的指示，其中，选择所述第一超网基于所述一个或多个置信度水平。9.如权利要求1所述的系统，所述操作进一步包括从所述客户设备接收一个或多个感兴趣对象的第二指示，其中，所述选择基于所述第二指示。10.如权利要求1所述的系统，所述操作进一步包括：从所述客户端设备接收模型数据的第一多个要求；基于所述第一多个要求来搜索模型数据的数据存储；以及基于所述搜索来标识所述第一多个要求与包括在所述数据存储中的模型数据之间的最佳拟合，其中选择所述模型数据基于所述标识。11.至少一种计算机可读存储介质，包括指令，所述指令当被执行时将硬件处理电路配置成用于执行包括以下各项的操作：
从客户端设备接收对象检测环境的特性的指示和所述客户端设备的硬件属性的指示；基于所述特性来搜索多个超网；基于所述搜索来选择所述多个超网中的第一超网，所述第一超网在来自具有所述特性的环境的训练数据上进行训练；基于所指示的硬件属性从所述第一超网中提取模型数据；以及将所述模型数据传送到所述客户端设备。12.如权利要求11所述的至少一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述客户端设备被配置成用于基于所述模型数据在所述对象检测环境内执行对象检测。13.如权利要求11所述的至少一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述指示是以下各项中的一项或多项的指示：所述对象检测环境的环境光水平、所述对象检测环境的天气状况、或所...
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