Visual Perception Engine: Fast and Flexible Multi-Head Inference for Robotic Vision Tasks

📄 arXiv: 2508.11584v2 📥 PDF

作者: Jakub Łucki, Jonathan Becktor, Georgios Georgakis, Rob Royce, Shehryar Khattak

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-08-15 (更新: 2025-08-18)

备注: 8 pages, 6 figures, 2 tables

💡 一句话要点

提出视觉感知引擎以解决机器人视觉任务中的计算冗余问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉感知 多任务处理 GPU优化 机器人视觉 深度学习 模块化框架 实时性能

📋 核心要点

  1. 现有方法在资源受限的机器人平台上部署多个模型时，面临计算冗余和内存占用大的问题。
  2. 本文提出的VPEngine框架通过共享基础模型和并行任务头设计，减少了冗余计算并提高了GPU利用率。
  3. 实验结果表明，VPEngine在NVIDIA Jetson Orin AGX上实现了≥50 Hz的实时性能，相比传统顺序执行速度提升了3倍。

📝 摘要（中文）

在资源受限的机器人平台上部署多个机器学习模型进行不同的感知任务，常常导致冗余计算、大量内存占用和复杂的集成挑战。为此，本文提出了视觉感知引擎（VPEngine），一个模块化框架，旨在高效利用GPU进行视觉多任务处理，同时保持可扩展性和开发者的可访问性。该框架架构利用共享的基础模型骨干提取图像表示，能够高效共享，避免不必要的GPU-CPU内存传输，支持多个专用任务模型头并行运行。通过使用DINOv2作为基础模型的示例实现，VPEngine在深度估计、物体检测和语义分割等任务上实现了最高3倍的速度提升。

🔬 方法详解

问题定义：当前在资源受限的机器人平台上，部署多个机器学习模型进行视觉感知任务时，常常会出现计算冗余和内存占用过大的问题，导致效率低下和集成复杂。

核心思路：VPEngine框架通过使用共享的基础模型骨干来提取图像特征，并允许多个任务特定的模型头并行运行，从而消除传统顺序模型中的冗余计算，并根据应用需求动态调整任务优先级。

技术框架：该框架包括一个共享的基础模型用于特征提取，多个并行的任务头（如深度估计、物体检测和语义分割），并基于CUDA多进程服务（MPS）实现高效的GPU利用。

关键创新：VPEngine的主要创新在于其模块化设计和动态任务优先级调整能力，显著提高了GPU的使用效率，并保持了恒定的内存占用，与传统方法相比，能够有效减少计算冗余。

关键设计：框架采用Python编写，并提供ROS2 C++（Humble）绑定，方便机器人社区使用。模型的实现使用了TensorRT进行优化，确保在NVIDIA Jetson Orin AGX上实现≥50 Hz的实时性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用VPEngine框架的模型在NVIDIA Jetson Orin AGX上实现了≥50 Hz的实时性能，相比于传统的顺序执行方法，速度提升高达3倍。这一显著的性能提升表明了该框架在视觉多任务处理中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主机器人、无人驾驶汽车和智能监控系统等，能够有效提升这些系统在复杂环境中的视觉感知能力。VPEngine的模块化设计和高效性能将为机器人视觉任务的多样化应用提供强有力的支持，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Deploying multiple machine learning models on resource-constrained robotic platforms for different perception tasks often results in redundant computations, large memory footprints, and complex integration challenges. In response, this work presents Visual Perception Engine (VPEngine), a modular framework designed to enable efficient GPU usage for visual multitasking while maintaining extensibility and developer accessibility. Our framework architecture leverages a shared foundation model backbone that extracts image representations, which are efficiently shared, without any unnecessary GPU-CPU memory transfers, across multiple specialized task-specific model heads running in parallel. This design eliminates the computational redundancy inherent in feature extraction component when deploying traditional sequential models while enabling dynamic task prioritization based on application demands. We demonstrate our framework's capabilities through an example implementation using DINOv2 as the foundation model with multiple task (depth, object detection and semantic segmentation) heads, achieving up to 3x speedup compared to sequential execution. Building on CUDA Multi-Process Service (MPS), VPEngine offers efficient GPU utilization and maintains a constant memory footprint while allowing per-task inference frequencies to be adjusted dynamically during runtime. The framework is written in Python and is open source with ROS2 C++ (Humble) bindings for ease of use by the robotics community across diverse robotic platforms. Our example implementation demonstrates end-to-end real-time performance at $\geq$50 Hz on NVIDIA Jetson Orin AGX for TensorRT optimized models.