Мы только что завершили Computer Vision Meetup 27 апреля 2023 г., и если вы пропустили его или хотите вернуться — вот краткий обзор! В этом сообщении блога вы найдете записи воспроизведения, основные моменты презентаций и вопросы и ответы, а также расписание предстоящих встреч, чтобы вы могли присоединиться к нам на будущем мероприятии.

Во-первых, спасибо за голосование за вашу любимую благотворительную организацию!

Вместо халявы мы дали участникам Meetup возможность помочь направить наши ежемесячные пожертвования на благотворительные цели. Благотворительная организация, получившая наибольшее количество голосов в этом месяце, — Wildlife AI! Мы впервые познакомились с ИИ дикой природы через сообщество FiftyOne. Они используют FiftyOne, чтобы позволить своим пользователям легко анализировать данные камеры и создавать свои собственные модели. В этом месяце мы отправляем благотворительное пожертвование в размере 200 долларов в фонд Wildlife AI от имени сообщества компьютерного зрения.

Пропустили встречу? Без проблем. Вот воспроизведение и выдержки из разговора с мероприятия.

Использование внимания для повышения точности и надежности

В последние годы естественно интерпретируемый механизм внимания стал одним из наиболее распространенных строительных блоков нейронных сетей, что позволяет нам интуитивно и легко производить объяснения. Однако применение таких объяснений за рамками подотчетности и интерпретируемости остается ограниченным.

В этом выступлении Хила представляет свое последнее исследование по использованию внимания для значительного повышения точности и надежности современных крупных нейронных сетей с ограниченными ресурсами. Это достигается путем непосредственного манипулирования картами внимания на основе интуитивных целей и может применяться к множеству задач, начиная от классификации объектов и заканчивая созданием изображений.

Хила Чефер — аспирант и преподаватель Тель-Авивского университета, а также стажер исследовательского отдела Google. Ее исследования сосредоточены на построении достоверных объяснимых алгоритмов ИИ и использовании объяснений для повышения точности и надежности моделей.

Вопросы и ответы из выступления включали:

  • Является ли матрица внимания специфичной для одной головы с само-вниманием? Или он каким-то образом агрегирован по всем головам?
  • В ViT оценка внимания (q, k, v) для исправления инициализируется из некоторого неконтролируемого набора данных?
  • Не могли бы вы дать нам некоторое представление о том, как создать дифференцируемую функцию потерь, которая может помочь различать передний план и фон с помощью преобразователей зрения?
  • Почему стоп-слова имеют «сильные» карты, поскольку они могут не влиять на вывод?
  • Если мы изменим вопрос на «Корона на льве», будет ли ошибка той же?
  • В каких реальных сценариях можно использовать механизм внимания?

Вы можете сразу перейти к вопросам и ответам здесь и здесь.

Устранение узкого места развертывания ИИ на периферии с помощью OpenVINO

На этом семинаре вы узнаете, как использовать меньше данных для эффективных моделей ИИ. Вы увидите это в действии в реальных реализациях компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и варианты использования обнаружения аномалий, процессы оптимизации и развертывание на периферии. И вы узнаете, как набор инструментов OpenVINO с открытым исходным кодом может помочь сократить разрыв между теоретическими моделями и реальными реализациями.

  • Обучение и оптимизация для периферии с меньшим объемом данных
  • Улучшите производительность вашей модели независимо от аппаратного обеспечения
  • Узнайте, как OpenVINO может ускорить модели искусственного интеллекта

Чжуо Ву — евангелист программного обеспечения для искусственного интеллекта в Intel, специализирующийся на наборе инструментов OpenVINO. Ее работа варьируется от технологий глубокого обучения до технологий беспроводной связи 5G. Она предоставила комплексные решения на основе машинного обучения и глубокого обучения для бизнес-клиентов в различных отраслях.

Вопросы и ответы из выступления включали:

  • Являются ли обнаружения 360 градусов или лицевой стороной?
  • Какие детекторы использует Anomalib?
  • OpenVINO похож на OpenCV?
  • Поддерживает ли OpenVINO обучение и вывод на CUDA?
  • Можно ли точно настроить модель для обнаружения различных уровней аномалий?
  • Можем ли мы развернуть Anomalib на планшетах/мобильных устройствах?
  • Для обнаружения аномалий должны ли при обучении и тестировании изображений использоваться один и тот же угол камеры и условия освещения?
  • Работает ли Anomalib с генерацией синтетических данных?

Вы можете сразу перейти к вопросам и ответам здесь.

Места встречи компьютерного зрения

Менее чем за год количество участников Computer Vision Meetup выросло до 3800 участников! Цель Meetups — объединить сообщества специалистов по данным, инженеров по машинному обучению и энтузиастов открытого исходного кода, которые хотят поделиться и расширить свои знания в области компьютерного зрения и дополнительных технологий.

Присоединяйтесь к одному из 13 мест Meetup, ближайших к вашему часовому поясу.

Что дальше?

У нас уже есть интересные спикеры, которые записались на следующие несколько месяцев! Станьте участником Ближайшей к вам встречи Computer Vision Meetup, затем зарегистрируйтесь в Zoom.

Следующим, 11 мая, в 10:00 по тихоокеанскому времени, состоится встреча Computer Vision Meetup, ориентированная на часовые пояса США и ЕС, на которой будут представлены следующие доклады:

  • Роль симметрии в человеческом и компьютерном зрении — Свен Дикинсон (Университет Торонто и Samsung)
  • Машинное обучение для быстрой и надежной МРТ — Налини Сингх (MIT)

Зарегистрироваться на Zoom здесь. Вы можете найти полное расписание предстоящих встреч на странице событий Voxel51.

Втягиваться!

Есть много способов принять участие в встречах Computer Vision Meetups. Обратитесь, если вы идентифицируете себя с любым из них:

  • Вы хотите выступить на предстоящей встрече
  • У вас есть физическое пространство для собраний в одном из мест Meetup, и вы хотели бы сделать его доступным для Meetup.
  • Вы хотите стать соорганизатором Meetup
  • Вы хотите стать соспонсором Meetup

Свяжитесь с одним из организаторов Meetup Джимми Герреро на Meetup.com или свяжитесь с ним через LinkedIn, чтобы обсудить, как подключиться.

-
Сеть Computer Vision Meetup спонсируется , компанией, разработавшей набор инструментов компьютерного зрения с открытым исходным кодом. FiftyOne позволяет группам специалистов по обработке и анализу данных повысить производительность своих моделей компьютерного зрения, помогая им выбирать высококачественные наборы данных, оценивать модели, находить ошибки, визуализировать встраивания и быстрее приступать к работе. Легко начать, всего за несколько минут.

Первоначально опубликовано на https://voxel51.com 28 апреля 2023 г.