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# Aggiornamento 2026-05-30 19:08
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## Step 3 - Inferenza adattiva
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Documentazione:
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- [step3_adaptive_inference_design.md](/C:/devel/flywms/step3_adaptive_inference_design.md)
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Implementato:
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- scheduler YOLO adattivo con tre stati:
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- `idle`
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- `tracking`
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- `critical`
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- parametri configurabili:
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- `adaptive_yolo_enabled`
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- `idle_yolo_fps`
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- `tracking_yolo_fps`
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- `critical_yolo_fps`
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- telemetria observer aggiornata con `yolo_mode`
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## Esito benchmark
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Run completo con:
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- `adaptive_yolo_enabled = true`
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- `idle = 8`
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- `tracking = 12`
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- `critical = 15`
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Risultato finale:
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- durata demo totale: `874.73 s`
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- durata demo netta senza WMS: `796.71 s`
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- durata video: `658.14 s`
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- scostamento netto: `+138.57 s` = `+21.1%`
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Confronto con run precedente senza adattivo:
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- netto precedente: `756.18 s`
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- netto con adattivo: `796.71 s`
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- peggioramento: circa `+40.5 s`
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## Interpretazione
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La riduzione della frequenza YOLO nei tratti idle non ha compensato l'effetto collaterale introdotto sul comportamento del tracking e della logica snapshot.
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In pratica:
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- il costo medio YOLO e' sceso;
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- ma il comportamento globale della missione e' peggiorato;
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- quindi questa prima forma di inferenza adattiva non e' vantaggiosa.
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## Decisione
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La feature resta disponibile nel codice come opzione sperimentale, ma viene disattivata di default:
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- [flywms_navigation.py](/C:/devel/flywms/flywms_navigation.py)
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- [flywms_navigation.ini](/C:/devel/flywms/flywms_navigation.ini)
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Default attuale:
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- `adaptive_yolo_enabled = false`
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## Conclusione
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Lo Step 3, nella forma provata oggi, non va adottato come ottimizzazione di default.
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Se si vorra' tornare su questa strada, servira' una strategia piu' mirata, ad esempio:
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- adattamento solo in assenza totale di target per un certo tempo;
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- nessuna riduzione di frequenza quando esistono track vive;
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- oppure un criterio basato su zone del video predefinite, non solo sullo stato istantaneo delle track.
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