Крошечная оптимизация Tensorflow JS и Yolo на IOS
Мы используем tfjs yolo tiny для обнаружения изображений. Официальная ссылка на модель yolo: https://modeldepot.github.io/tfjs-yolo-tiny-demo/
Мы интегрировали это с веб-приложением, где при загрузке страницы мы загружаем модель, а затем пользователь сканирует изображение через веб-камеру, и если оно является действительным, то они переходят на следующую страницу.
Проблема, с которой мы сталкиваемся, в основном связана с устройствами IOS. Обученная модель составляет около 10 Мб, и когда мы сканируем объект на любом устройстве IOS, браузер зависает и перестает отвечать на запросы.
Есть ли какая-либо оптимизация, которая может быть выполнена либо на TFJS, либо на модели, чтобы повысить производительность и бесперебойно работать на устройстве ios?
Также есть ли какая-нибудь другая модель, которая имеет малый вес, которую можно использовать с tfjs и которая работает на iphone без проблем?