Max Home IndustryТо, как крупные компании открывают источники значительного ИИ, одновременно отрадно и немного тревожно. ИИ — самая большая революция с тех пор, как мы открыли огонь и начали создавать инструменты. FaceBook AI Research добавила в список того, что доступно через открытый исходный код, свой проект Detectron.
Обнаружение объектов до недавнего времени было передовым направлением исследований, которое в большинстве случаев не работало достаточно хорошо для каких-либо реальных приложений. Сегодня у нас есть ряд методов, некоторые, но не все, основанные на нейронных сетях, которые достаточно хороши, чтобы использовать их в качестве основы для других программ. Проект Facebook Detectron стал основой для многих других проектов AI, и теперь вы можете загрузить и использовать код по лицензии Apache 2.0, так что не беспокойтесь о патентах, с GitHub. Однако для работы вам понадобится машина с графическим процессором NVIDIA CUDA.
«Эти алгоритмы, основанные на Detectron, предоставляют интуитивно понятные модели для важных задач компьютерного зрения, таких как сегментация экземпляров, и сыграли ключевую роль в беспрецедентном развитии систем визуального восприятия, которого наше сообщество достигло за последние годы.
Помимо исследований, ряд команд Facebook используют эту платформу для обучения пользовательских моделей для различных приложений, включая дополненную реальность и целостность сообщества. После обучения эти модели могут быть развернуты в облаке и на мобильных устройствах с помощью высокоэффективной среды выполнения Caffe2 ».
Он основан на нескольких типах нейронных сетей, написан на Python и использует библиотеку глубокого обучения Caffe2. Он включает реализацию Mask R-CNN, сверточной нейронной сети, которая помещает маску вокруг объектов, распознаваемых на изображении. В настоящее время он считается самым современным и получил премию Марра в 2017 году. Он также реализует пять других очень хороших сетей на случай, если вы захотите поэкспериментировать.
Учитывая все программное обеспечение с открытым исходным кодом от Google и других компаний, нам почти трудно выбрать, что использовать, но в большинстве случаев требования к оборудованию высоки, и это все еще является ограничивающим фактором в том, что вы можете изобрести. Вы не можете, например, запустить что-либо из этого, скажем, на Raspberry Pi. Вам понадобится облачный сервис для большинства практических приложений.