Рубрика «ONNX»

в 14:59, , рубрики: c++, deeplearning, javascript, ONNX, onnxruntime, wasm, webassembly, браузеры, машинное обучение

Здравствуйте, товарищи! Хочу написать a good story про то, как портировал нейросеть в браузер.

Задача пришла ко мне от моих институтских друзей из ИВМ РАН. Есть некий фронтенд, на который доктор загружает КТ снимок. Доктору предлагается при помощи веб интерфейса выделить сектор с сердцем, который будет передан на сервер, где алгоритмически отсегментируется граф аорты для последующего анализа.

Меня попросили сделать нейросеть для выделения 3d сектора с сердцем, а затрачиваемое время не должно превышать 2-3 секунд.

Читать полностью »

в 6:34, , рубрики: devops, Edge TPU, Google Edge, Google TPU, gyrfalcon, inference, MNN, myriad, ncnn, ONNX, ONNX runtime, ONNX.js, opencv, OpenVINO, pytorch, Pytorch mobile, Tencent cnn, TensorFlow, Tensorflow lite, tensorrt, TorchScript, triton, Анализ и проектирование систем, Блог компании Recognitor, Компьютерное железо, машинное обучение

Мир машинного обучения продолжает стремительно развиваться. Всего за год технология может стать мейнстримом, и разительно измениться, придя в повседневность.

За прошедший год-полтора, одной из таких технологий, стали фреймворки выполнения моделей машинного обучения. Не то, что их не было. Но, за этот год, те которые были — стали сильно проще, удобнее, мощнее.

Как запихать нейронку в кофеварку - 1

В статье я попробую осветить всё что повылезало за последнее время. Чтобы вы, решив использовать нейронную сеть в очередном калькуляторе, знали куда смотреть.
Читать полностью »

в 9:31, , рубрики: c++, ONNX, open source, Блог компании ABBYY, Блог компании Microsoft, машинное обучение, Программирование

ABBYY NeoML: как мы делали библиотеку машинного обучения и зачем она нужна - 1

Привет! Меня зовут Стас, и я отвечаю за направление Common Libraries в компании ABBYY. Недавно мы выложили на GitHub созданную нами библиотеку для машинного обучения NeoML.

NeoML — это кроссплатформенная C++ библиотека, позволяющая организовать полный цикл разработки ML-моделей. Основной фокус в ней сделан на простом и эффективном запуске готовых моделей на различных платформах. Даже если эти модели созданы другими фреймворками.

Вы спросите: зачем нужна еще одна библиотека машинного обучения?

Ниже я отвечу на этот вопрос, расскажу, как мы создавали нашу библиотеку, с какими сложностями столкнулись и что в итоге получилось. И в конце приведу результаты сравнительных замеров производительности.

Читать полностью »

в 12:22, , рубрики: api, data mining, ONNX, Windows Machine Learning, WinML, Дизайн игр, машинное обучение, разработка под windows

Искусственный интеллект и машинное обучение — две хайповые тенденции последних лет. Необходимые для AI&ML объемы вычислений обычно выполняются в ЦОДах на специальном высокопроизводительном и энергоэффективном оборудовании (например, серверах с TPU). Эволюция циклична, и маятник качнулся обратно, в сторону вычислений на периферийных устройствах, таких как ПК, планшеты и IoT. В частности, это приведет к повышению скорости реакции устройств на голосовые команды и повысит комфортность общения с персональными ассистентами.

Встречаем Windows Machine Learning — WinML - 1

WinML — это новый набор API-интерфейсов, который позволит разработчикам использовать все возможности любого устройства Windows 10 для вычислений предварительно обученных моделей машинного обучения и загруженных в приложение в формате Open Neural Network Exchange (ONNX).
Читать полностью »

Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js