معرفی Wake Vision: مجموعه داده‌ای با کیفیت بالا و مقیاس بزرگ برای برنامه‌های کاربردی TinyML Computer Vision

TL;DR

• معرفی Wake Vision:.
• مجموعه داده‌ای با کیفیت بالا و مقیاس بزرگ برای برنامه‌های کاربردی TinyML Computer Vision ارسال شده.
• توسط Colby Banbury،.

چه اتفاقی افتاد

معرفی Wake Vision:. مجموعه داده‌ای با کیفیت بالا و مقیاس بزرگ برای برنامه‌های کاربردی TinyML Computer Vision ارسال شده.

توسط Colby Banbury،. Emil Njor،.

Andrea Mattia Garavagno،. Vijay Janapa Reddi – دانشگاه هاروارد TinyML یک مرز هیجان انگیز در یادگیری ماشین است که به مدل.

ها امکان می‌دهد روی دستگاه‌های بسیار کم مصرف مانند میکروکنترلرها و دستگاه‌های لبه اجرا شوند. با این حال،.

رشد این زمینه به دلیل فقدان مجموعه داده‌های بزرگ و با کیفیت بالا متوقف شده است. اینجاست که Wake Vision وارد می‌شود - مجموعه داده جدیدی که برای سرعت بخشیدن به تحقیق و.

توسعه در TinyML طراحی شده است. چرا TinyML به داده‌های بهتری نیاز دارد؟

توسعه TinyML به مدل‌های فشرده و کارآمد نیاز دارد که اغلب تنها چند صد کیلوبایت اندازه دارند. برنامه‌هایی که توسط مجموعه داده‌های یادگیری ماشین استاندارد مورد هدف قرار می‌گیرند،.

مانند ImageNet،. برای این مدل‌های بسیار محدود مناسب نیستند.

مجموعه داده‌های موجود برای TinyML،. مانند Visual Wake Words (VWW)،.

زمینه را برای پیشرفت در این زمینه فراهم کرده است. با این حال،.

اندازه کوچکتر و محدودیت‌های ذاتی آنها چالش‌هایی را برای آموزش مدل‌های درجه تولید ایجاد می. کند.

Wake Vision با ارائه مجموعه داده‌های بزرگ،. متنوع و با کیفیت بالا که به‌طور خاص برای تشخیص شخص طراحی شده است،.

بر این پایه استوار است - وظیفه اصلی بینایی برای TinyML. چه چیزی Wake Vision را متفاوت می‌کند؟

Wake Vision یک مجموعه داده جدید و در مقیاس بزرگ با تقریباً 6 میلیون تصویر است که تقریباً. 100 برابر بزرگتر از VWW،.

مجموعه داده پیشرفته قبلی برای تشخیص شخص در TinyML است. مجموعه داده دو مجموعه آموزشی مجزا را ارائه می‌دهد:.

Wake Vision (بزرگ):. اندازه مجموعه داده را اولویت‌بندی می‌کند.

Wake Vision (کیفیت): کیفیت برچسب را در اولویت قرار می‌دهد. فرآیند فیلترینگ و برچسب‌گذاری جامع Wake Vision به‌طور قابل توجهی کیفیت مجموعه داده را افزایش می‌دهد.

چرا کیفیت داده برای مدل‌های TinyML مهم است؟ در مدل‌های سنتی بیش از حد پارامتر،.

اعتقاد بر این است که کمیت داده‌ها بیشتر از کیفیت داده‌ها مهم است،. زیرا یک مدل بیش پارامتری می‌تواند با خطاهای داده‌های آموزشی سازگار شود.

اما طبق تصویر زیر،. TinyML داستان متفاوتی را بیان می‌کند:.

شکل بالا نشان می‌دهد که ی با کیفیت بالا (خطای کمتر) برای مدل‌های کمتر پارامتری مفیدتر از داشتن. داده‌های بیشتر هستند.

مجموعه داده‌های بزرگتر و مستعد خطا وقتی با تکنیک‌های ریزدانه جفت می‌شوند همچنان می‌توانند ارزشمند باشند. Wake Vision با ارائه دو نسخه از مجموعه آموزشی،.

محققان را قادر می‌سازد تا تعادل بین اندازه مجموعه داده و کیفیت را به‌طور موثر بررسی کنند. تست دنیای واقعی:.

معیارهای دقیق Wake Vision برخلاف بسیاری از مجموعه‌های داده منبع‌باز،. Wake Vision معیارهای دقیق و تست‌های دقیقی را برای برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی مانند آنچه در شکل بالا.

نشان داده شده است،. ارائه می‌کند.

اینها ارزیابی عملکرد مدل را در سناریوهای دنیای واقعی،. مانند:.

فاصله:. این مدل چقدر افراد را در فواصل مختلف از دوربین تشخیص می‌دهد.

شرایط روشنایی: عملکرد در محیط‌های با نور خوب در مقابل محیط‌های کم نور. تصاویر: رسیدگی به بازنمایی‌های مختلف افراد (مانند نقاشی‌ها، مجسمه‌ها).

جنسیت و سن درک شده: تشخیص سوگیری‌ها در بین جنسیت‌ها و گروه‌های سنی. این معیارها به محققان درک دقیقی از عملکرد مدل در زمینه‌های خاص و دنیای واقعی می‌دهد و به.

شناسایی سوگیری‌ها و محدودیت‌های بالقوه در اوایل مرحله طراحی کمک می‌کند. دستاوردهای کلیدی عملکرد با Wake Vision دستاوردهای عملکرد به دست آمده با استفاده از Wake Vision چشمگیر است:.

تا 6. 6 ٪ افزایش در دقت نسبت به مجموعه داده VWW ایجاد شده است.

کاهش نرخ خطا از 7. 8 ٪ به 2.

2 ٪ با اعتبار سنجی برچسب دستی در مجموعه‌های ارزیابی. استحکام در شرایط مختلف دنیای واقعی، از نور گرفته تا سن و جنسیت درک شده.

علاوه بر این،. ترکیب دو مجموعه آموزشی Wake Vision،.

با استفاده از مجموعه بزرگتر برای قبل از آموزش و مجموعه با کیفیت برای تنظیم دقیق،. بهترین نتایج را به همراه دارد و ارزش هر دو مجموعه داده را در هنگام استفاده در خطوط.

لوله آموزشی پیچیده برجسته می‌کند. Wake Vision Leaderboard:.

مدل‌های جدید با عملکرد برتر را پیگیری و ارسال کنید وب سایت Wake Vision دارای یک Leaderboard. است که یک پلتفرم اختصاصی برای ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل‌های آموزش دیده در مجموعه داده Wake.

Vision ارائه می‌دهد. تابلوی امتیازات با معیارهای عملکردی مانند دقت،.

نرخ خطا و استحکام در سناریوهای مختلف دنیای واقعی،. دید واضح و دقیقی از نحوه عملکرد مدل‌ها در شرایط مختلف را ممکن می‌سازد.

این یک منبع عالی برای محققان با تجربه و تازه واردانی است که به دنبال بهبود و اعتبارسنجی. رویکردهای خود هستند.

برای مشاهده رتبه‌بندی‌های کنونی،. از مدل‌های با کارایی بالا یاد بگیرید،.

تابلوی امتیازات را کاوش کنید و مدل‌های خود را ارسال کنید تا در پیشرفت هنر در تشخیص افراد. TinyML مشارکت داشته باشید.

دسترسی آسان به Wake Vision Wake Vision از طریق سرویس‌های مجموعه داده محبوب مانند:. مجموعه داده‌های TensorFlow (TFDS) در آغوش گرفتن مجموعه داده‌های صورت آزمایشگاه هوش مصنوعی Edge با مجوز.

مجاز آن (CC-BY 4. 0)، محققان و پزشکان می‌توانند آزادانه از Wake Vision برای پروژه‌های TinyML خود استفاده و تطبیق دهند.

امروز با Wake Vision شروع کنید! تیم Wake Vision مجموعه داده‌ها،.

کدها و معیارها را برای تسریع در تحقیقات TinyML و امکان توسعه مدل‌های تشخیص بهتر و قابل اعتمادتر. برای دستگاه‌های کم مصرف،.

در دسترس عموم قرار داده است. برای کسب اطلاعات بیشتر و دسترسی به مجموعه داده،.

از وب‌سایت Wake Vision دیدن کنید،. جایی که می‌توانید جدول امتیازات مدل‌های با عملکرد برتر در مجموعه داده Wake Vision را بررسی کنید -.

و ببینید آیا می‌توانید مدل‌های عملکرد بهتری ایجاد کنید!

چرا مهم است

اهمیت این خبر در این است که روی استفاده واقعی از AI و تصمیم‌گیری سازمانی اثر می‌گذارد.

منبع

لینک منبع اصلی در کارت و صفحه مقاله نمایش داده می‌شود.