团队要在边缘设备上做 1080p 实时人/车检测，整机算力约 1 TOPS INT8、内存带宽有限、端到端延迟要求小于 30ms。候选 backbone：VGG16、ResNet-50、MobileNetV3-Small、EfficientNet-B0。你会选哪个？如果精度不够，换更大 backbone、提高输入分辨率、改 neck/head、改数据增强，这四类措施的优先级怎么排？请给出理由和量化取舍。

面试官在考什么

判断候选人是否按部署算力/内存/延迟选经典 CNN，理解 FLOPs 不等于延迟，并能排精度调优优先级。

经典CNN

回答框架 · 前两步

1. 选型：边缘低算力优先 MobileNetV3-Small/EfficientNet-B0 级轻量模型；VGG16 参数和 MACs 过大，ResNet-50 偏重；最终看有效算力、内存带宽、算子支持、量化友好度。
2. 精度不足优先级：先查数据/标注/增强和 neck/head，再考虑提高输入分辨率；换更大 backbone 通常最后，因为延迟和内存代价最大。

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