Cung cấp năng lượng cho thị giác máy tính nguồn mở với HuggingFaceMáy biến áp của

Khi chúng tôi tiếp tục khám phá những điểm nổi bật từ YOLO Sự kiện VISION 2023 (YV23 ), hãy cùng gặp gỡ Merve Noyan, Kỹ sư vận động chính sách phát triển tại HuggingFace, nền tảng NLP hàng đầu với các mô hình được đào tạo trước để phát triển hiệu quả các ứng dụng ngôn ngữ. Trong bài nói chuyện của mình, Merve đã chia sẻ một số hiểu biết đáng kinh ngạc về thế giới của thị giác máy tính nguồn mở. 

Tham gia với chúng tôi khi chúng tôi đưa bạn vào một cuộc hành trình qua vũ trụ hấp dẫn của học tập chuyển giao , máy biến áp và hệ sinh thái thị giác máy tính nguồn mở .

Transfer Learning Unveiled: Tóm tắt nhanh

Merve đã khởi động mọi thứ với một mồi nhanh về học chuyển giao, cây đũa thần cho phép chúng ta chuyển kiến thức từ mạng thần kinh này sang mạng lưới thần kinh khác. Hãy tưởng tượng đào tạo một mô hình về các tính năng phổ quát trong các lớp đầu, như các cạnh và góc, sau đó tinh chỉnh nó cho các nhiệm vụ cụ thể. Đây là bản chất của việc học chuyển giao, giảm sự phụ thuộc dữ liệu và tăng độ chính xác.

Merve nhấn mạnh các xương sống tích chập cổ điển như ResNet và Inception, tạo tiền đề cho hành trình chuyển đổi phía trước.

Enter the Transformers: A Riddle Unveiled

Điều gì làm cho Transformers trở nên đặc biệt? Merve so sánh nó với một câu đố, cho thấy chúng khác với các mô hình dựa trên tích chập truyền thống như thế nào. Nước sốt bí mật nằm ở khả năng thực hiện học tập tự giám sát, nắm bắt các tính năng mà không cần dữ liệu được dán nhãn. Vision Transformer, Data Efficient Transformer, CLIP và SWIM CLIP nằm trong số dàn diễn viên toàn sao của các mô hình dựa trên máy biến áp mà cô giới thiệu. 

Đặt một số điểm chung với Ultralytics WHO cung cấp hỗ trợ cho một mô hình máy biến áp được thiết kế để phát hiện đối tượng. Mô hình này có bộ mã hóa kết hợp hiệu quả, lựa chọn truy vấn nhận biết IOU và tốc độ suy luận có thể điều chỉnh. Đáng chú ý, nó tuân thủ mô hình quen thuộc của người khác Ultralytics YOLOv8 mô hình, trình bày các tùy chọn để dự đoán, đào tạo, xác nhận và xuất.

Điểm dừng chân duy nhất của bạn

Merve sau đó đi sâu vào kho báu của HuggingFaceVới hơn 8.000 mô hình cho các tác vụ thị giác máy tính cổ điển và 10.000 mô hình cho các ứng dụng đa phương thức. Các HuggingFace Hub tự hào có một bộ dữ liệu khổng lồ 3,000+, làm cho nó trở thành một sân chơi cho các nhà phát triển và những người đam mê. Merve nhấn mạnh trải nghiệm liền mạch, nhờ HuggingFaceAPI nhất quán, cung cấp các mô hình sẵn sàng sử dụng cho các trường hợp sử dụng khác nhau.

Phép thuật thực hành với HuggingFace

Cuộc nói chuyện chuyển thành các cuộc biểu tình thực tế, cho thấy người ta có thể làm việc dễ dàng như thế nào với các mô hình. Từ việc khởi tạo các mô hình và bộ xử lý đến tinh chỉnh với API Trainer, Merve đã nói rõ rằng HuggingFace Thư viện Transformers là người bạn tốt nhất của nhà phát triển. Cô thậm chí còn giới thiệu API Pipeline, một mục yêu thích cá nhân, đơn giản hóa quy trình làm việc cho người dùng.

Một cái nhìn thoáng qua về các ứng dụng

Merve kết thúc buổi nói chuyện với một cái nhìn thoáng qua về một số ứng dụng tuyệt vời, bao gồm mô hình Plot để trả lời câu hỏi trực quan, Blip để chú thích hình ảnh và mô hình Segment Anything mạnh mẽ để phân đoạn hình ảnh. Các HuggingFace API Pipeline của Ecosystem đã thu hút sự chú ý, giúp việc sử dụng các mô hình trở nên dễ dàng mà không cần đi sâu vào các kỹ thuật.

Anh đào trên đỉnh là màn trình diễn của Merve về việc tạo ra ảo ảnh quang học với Elysian Diffusion, một trải nghiệm quyến rũ làm tăng thêm sự thú vị cho thế giới AI.

Tóm lại!

Tóm lại, bài nói chuyện của Merve đã để lại cho chúng tôi cảm hứng và ngứa ngáy để khám phá những khả năng vô tận của thị giác máy tính nguồn mở. HuggingFace đã thực sự làm cho AI trở nên dễ tiếp cận, vui vẻ và thú vị, trao quyền cho các nhà phát triển giải phóng sự sáng tạo của họ. Đây là tương lai của cộng đồng nguồn mở và những đổi mới đáng kinh ngạc mà nó nắm giữ! 

Xem toàn bộ cuộc nói chuyện tại đây!