14 февраля 2024 г.
Погрузитесь в мир компьютерного зрения с открытым исходным кодом вместе с HuggingFace! Узнайте о трансферном обучении, трансформерах и изучите более 8000 моделей. Присоединяйтесь к Мерве Ноян, чтобы получить ценные сведения и практические демонстрации, которые помогут разработчикам внедрять инновации в исследованиях ИИ.
Продолжая изучать основные моменты мероприятия YOLO VISION 2023 (YV23), давайте познакомимся с Мерве Ноян, инженером по пропаганде разработки в HuggingFace, ведущей платформе NLP с предварительно обученными моделями для эффективной разработки языковых приложений. В своем выступлении Мерве поделилась невероятными сведениями о мире компьютерного зрения с открытым исходным кодом.
Присоединяйтесь к нам в путешествии по увлекательной вселенной трансферного обучения, трансформеров и экосистемы компьютерного зрения с открытым исходным кодом.
Мерве начала с краткого обзора transfer learning, волшебной палочки, которая позволяет нам передавать знания от одной нейронной сети к другой. Представьте себе обучение модели на универсальных признаках в ранних слоях, таких как края и углы, а затем тонкую настройку для конкретных задач. В этом суть transfer learning, снижающая зависимость от данных и повышающая точность.
Мерве рассказала о классических сверточных архитектурах, таких как ResNet и Inception, подготовив почву для дальнейшего трансформационного пути.
Что особенного в Transformers? Мерве сравнила это с загадкой, показывая, чем они отличаются от традиционных моделей на основе сверток. Секрет кроется в их способности выполнять самообучение, захватывая признаки без необходимости в размеченных данных. Vision Transformer, Data Efficient Transformer, CLIP и SWIM CLIP были в числе звездных моделей на основе трансформеров, которые она представила.
Заложим основу, рассмотрев Ultralytics, которые обеспечивают поддержку модели-трансформера, разработанной для обнаружения объектов. Эта модель имеет эффективный гибридный энкодер, выбор запросов с учетом IOU и регулируемую скорость логического вывода. Примечательно, что она придерживается знакомой схемы других моделей Ultralytics YOLOv8, предлагая варианты для прогнозирования, обучения, валидации и экспорта.
Затем Мерве углубилась в сокровищницу предложений HuggingFace, насчитывающую более 8000 моделей для классических задач компьютерного зрения и 10 000 моделей для мультимодальных приложений. HuggingFace Hub может похвастаться колоссальными 3000+ наборами данных, что делает его площадкой для разработчиков и энтузиастов. Мерве подчеркнула удобство работы благодаря согласованному API HuggingFace, предлагающему готовые к использованию модели для различных случаев использования.
Разговор перешел в практические демонстрации, показывающие, как легко можно работать с моделями. От создания экземпляров моделей и процессоров до тонкой настройки с помощью Trainer API, Мерве ясно дала понять, что библиотека HuggingFace Transformers - лучший друг разработчика. Она даже представила Pipeline API, свой личный фаворит, упрощающий рабочий процесс для пользователей.
%2525201%2525202.png)
В завершение доклада Мерве представила несколько фантастических приложений, включая модель Plot для визуального ответа на вопросы, Blip для создания подписей к изображениям и мощную модель Segment Anything для сегментации изображений. API Pipeline от HuggingFace Ecosystem был в центре внимания, что упростило использование моделей без глубокого погружения в технические детали.
Вишенкой на торте стала демонстрация Мерве создания оптических иллюзий с помощью Elysian Diffusion, захватывающий опыт, который добавляет забавный поворот в мир AI.
В заключение, выступление Мерве вдохновило нас и заставило стремиться к изучению безграничных возможностей компьютерного зрения с открытым исходным кодом. HuggingFace действительно сделал ИИ доступным, интересным и захватывающим, позволяя разработчикам раскрыть свой творческий потенциал. Да здравствует будущее сообщества с открытым исходным кодом и невероятные инновации, которые оно таит!
Посмотрите полную версию доклада здесь!
