В статье на примере определения интента по фразе клиента, полученной в текстовом виде показаны подходы для решения поставленной задачи, выбор метрик и моделей.Сделан обзор на актуальные подходы для ускорения работы нейронных сетей, представлены библиотеки ONNX и ONNX Runtime.Проведены тесты с использованием фреймоворков ONNX и ONNX Runtime, используемых для ускорения работы моделей перед выводом их в продуктовую среду.Представлены графические зависимости и блоки кода. Читать далее
Полгода назад я начал портировать нейросеть EdgeFace-XS из ONNX в чистый C. Думал — граф небольшой, 1.77M параметров, что может пойти не так? Первый наивный порт выдал 24мс. ONNX Runtime — 3.9мс. В 6 раз медленнее. А потом началась оптимизация Читать далее
Представляем версию 0.3 библиотеки глубокого обучения KotlinDL!Вас ждет множество новых фич: новые модели в ModelHub (включая модели для обнаружения объектов и распознавания лиц), возможность дообучать модели распознавания изображений, экспортированные из Keras и PyTorch в ONNX,…
Несмотря на значительные достижения в области распознавания лиц, эффективная реализация проверки и распознавания лиц в масштабе представляет серьезные трудности для существующих подходов. В данной работе представляется система под названием FaceNet, которая непосредственно обучается отображению изображений лиц в компактное евклидово пространство, где расстояния напрямую соответствуют мере сходства лиц. Читать далее