Рубрика «BNNS»

Нейросеть для определения лиц, встроенная в смартфон - 1Apple начала использовать глубинное обучение для определения лиц начиная с iOS 10. С выпуском фреймворка Vision разработчики теперь могут использовать в своих приложениях эту технологию и многие другие алгоритмы машинного зрения. При разработке фреймворка пришлось преодолеть значительные проблемы, чтобы сохранить приватность пользователей и эффективно работать на железе мобильного устройства. В статье обсуждаются эти проблемы и описывается, как работает алгоритм.

Введение

Впервые определение лиц в публичных API появилось во фреймворке Core Image через класс CIDetector. Эти API работали и в собственных приложениях Apple, таких как Photos. Самая первая версия CIDetector использовала для определения метод на базе алгоритма Виолы — Джонса [1]. Последовательные улучшения CIDetector были основаны на достижениях традиционного машинного зрения.

С появлением глубинного обучения и его применения к проблемам машинного зрения точность систем определения лиц сделала значительный шаг вперёд. Нам пришлось полностью переосмыслить наш подход, чтобы извлечь выгоду из этой смены парадигмы. По сравнению с традиционным машинным зрением модели в глубинном обучении требуют на порядок больше памяти, намного больше дискового пространства и больше вычислительных ресурсов.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js