Погрузись в компьютерное зрение с открытым исходным кодом вместе с HuggingFace! Узнай о трансферном обучении, трансформаторах и исследуй более 8000 моделей. Присоединяйся к Мерве Ноян, которая расскажет тебе о своих знаниях и практических демонстрациях, давая разработчикам возможность внедрять инновации в области исследования ИИ.
Продолжая изучать основные моменты с мероприятия YOLO VISION 2023 (YV23), давай познакомимся с Мерве Ноян, инженером по продвижению разработчиков в HuggingFace, ведущей платформы 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.
Присоединяйся к нам, и мы отправимся в путешествие по увлекательной вселенной трансферного обучения, трансформеров и экосистемы компьютерного зрения с открытым исходным кодом.
Мерве начал с краткого рассказа о трансферном обучении - волшебной палочке, которая позволяет нам переносить знания из одной нейросети в другую. Представь, что ты тренируешь модель на универсальных признаках в ранних слоях, таких как края и углы, а затем настраиваешь ее под конкретные задачи. В этом и заключается суть трансферного обучения, уменьшающего зависимость от данных и повышающего точность.
Мерве рассказал о классических конволюционных магистралях, таких как ResNet и Inception, заложив основу для предстоящего трансформационного пути.
Что делает трансформеров особенными? Мерве сравнил это с загадкой, показав, чем они отличаются от традиционных моделей на основе свертки. Секретный соус заключается в их способности к самообучению, позволяющей улавливать особенности без необходимости использования меченых данных. Vision Transformer, Data Efficient Transformer, CLIP и SWIM CLIP были в числе звездного состава моделей на основе трансформации, которые она представила.
Нашел общий язык с Ultralytics , который обеспечивает поддержку трансформаторной модели , предназначенной для обнаружения объектов. В этой модели есть эффективный гибридный кодер, выбор запросов с учетом IOU и регулируемая скорость вывода. Примечательно, что она придерживается привычной схемы, характерной для других Ultralytics YOLOv8 моделей, представляя опции для предсказания, обучения, проверки и экспорта.
Затем Мерве углубился в сокровищницу предложений HuggingFace: более 8000 моделей для классических задач компьютерного зрения и 10 000 моделей для мультимодальных приложений. Хаб HuggingFace может похвастаться 3 000+ наборами данных, что делает его игровой площадкой как для разработчиков, так и для энтузиастов. Мерве подчеркнул, что благодаря HuggingFace's consistent API, предлагающему готовые модели для различных случаев использования, ты сможешь работать без проблем.
Доклад перешел в практическую демонстрацию, показав, как легко можно работать с моделями. От инстанцирования моделей и процессоров до тонкой настройки с помощью API Trainer, Мерве наглядно показала, что библиотека HuggingFace Transformers - лучший друг разработчика. Она даже представила Pipeline API, личный фаворит, упрощающий рабочий процесс для пользователей.
%201%202.avif)
Мерве завершил выступление, рассказав о некоторых фантастических приложениях, включая модель Plot для визуальных ответов на вопросы, Blip для создания подписей к изображениям и мощную модель Segment Anything для сегментации изображений. В центре внимания оказался Pipeline API экосистемы HuggingFace , позволяющий легко использовать модели, не погружаясь в технические тонкости.
Вишенкой на вершине стала демонстрация Мерве создания оптических иллюзий с помощью Elysian Diffusion - увлекательного опыта, который добавляет забавный поворот в мир искусственного интеллекта.
В заключение хочу сказать, что выступление Мерве вдохновило нас на изучение бесконечных возможностей компьютерного зрения с открытым исходным кодом. HuggingFace действительно сделал ИИ доступным, увлекательным и захватывающим, предоставив разработчикам возможность раскрыть свой творческий потенциал. За будущее сообщества open-source и невероятные инновации, которые оно таит в себе!
Смотри всю беседу здесь!
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
