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L'ère de la détection et de l'étiquetage des objets est-elle révolue ?
L'ère de la détection et de l'étiquetage des objets est-elle révolue ?
Dans le domaine en évolution rapide de l'apprentissage automatique, un aspect est resté constant : la tâche fastidieuse et chronophage de l'étiquetage des données. Qu’ils soient utilisés pour la classification d’images, la détection d’objets ou la segmentation sémantique, les ensembles de données étiquetés par l’homme constituent depuis longtemps le fondement de l’apprentissage supervisé.
Cependant, cela pourrait bientôt changer grâce à un outil innovant appelé AutoDistill.
Le lien du code Github est le suivant : https://github.com/autodistill/autodistill?source=post_page.
AutoDistill est un projet open source révolutionnaire visant à révolutionner le processus d'apprentissage supervisé. L'outil exploite des modèles de base volumineux et plus lents pour former des modèles supervisés plus petits et plus rapides, permettant aux utilisateurs de passer directement d'images non étiquetées à des modèles personnalisés exécutés en périphérie pour l'inférence sans intervention humaine.
Comment fonctionne AutoDistill ?
Le processus d'utilisation d'AutoDistill est aussi simple et puissant que sa fonctionnalité. Les données non étiquetées sont d'abord introduites dans le modèle de base. Le modèle de base utilise ensuite l'ontologie pour annoter l'ensemble de données afin d'entraîner le modèle cible. Le résultat est un modèle distillé qui effectue une tâche spécifique.
Expliquons ces composants :
- Modèle de base : Un modèle de base est un grand modèle de base comme Grounding DINO. Ces modèles sont souvent multimodaux et peuvent effectuer de nombreuses tâches, même s’ils sont souvent volumineux, lents et coûteux.
- Ontologie : l'ontologie définit comment inviter le modèle de base, décrit le contenu de l'ensemble de données et ce que le modèle cible prédira.
- Ensemble de données : il s'agit d'un ensemble de données automatiquement étiquetées qui peuvent être utilisées pour entraîner le modèle cible. L'ensemble de données est généré par le modèle de base à l'aide de données d'entrée et d'ontologies non étiquetées.
- Modèle cible : le modèle cible est un modèle supervisé qui consomme un ensemble de données et génère un modèle distillé pour le déploiement. Des exemples de modèles cibles peuvent inclure YOLO, DETR, etc.
- Modèle de distillation : il s'agit du résultat final du processus AutoDistill. Il s’agit d’un ensemble de poids adaptés à votre tâche et pouvant être utilisé pour obtenir des prédictions.
La facilité d'utilisation d'AutoDistill est vraiment impressionnante : transmettez des données d'entrée non étiquetées à un modèle de base tel que Grounding DINO, puis utilisez une ontologie pour étiqueter l'ensemble de données afin d'entraîner le modèle cible, et obtenez une distillation accélérée et fine- réglage de modèles spécifiques à des tâches
Veuillez cliquer sur le lien ci-dessous pour regarder la vidéo et voir le processus en action : https://youtu.be/gKTYMfwPo4M
Impact de l'AutoDistill
La vision par ordinateur a toujours eu un obstacle majeur , à savoir que l'annotation nécessite beaucoup de travail manuel. AutoDistill a franchi une étape importante vers la résolution de ce problème. Le modèle sous-jacent de l'outil, capable de créer de manière autonome des ensembles de données pour de nombreux cas d'utilisation courants, et ayant un grand potentiel d'extension de l'utilité grâce à des invites créatives et un apprentissage en quelques étapes.
Cependant, même si ces avancées sont impressionnantes, elles ne le sont pas. les données balisées ne sont plus nécessaires. À mesure que les modèles sous-jacents continuent de s’améliorer, ils seront de plus en plus capables de remplacer ou de compléter les humains dans le processus d’annotation. Mais à l’heure actuelle, l’annotation manuelle est encore nécessaire dans une certaine mesure.
L'avenir de la détection d'objets
Alors que les chercheurs continuent d'améliorer la précision et l'efficacité des algorithmes de détection d'objets, nous nous attendons à les voir utilisés dans un plus large éventail d'applications du monde réel. Par exemple, la détection d'objets en temps réel est un domaine de recherche clé avec de nombreuses applications dans des domaines tels que la conduite autonome, les systèmes de surveillance et l'analyse sportive.
La détection d'objets dans les vidéos est un domaine de recherche difficile qui implique le suivi d'objets sur plusieurs images et la gestion du flou de mouvement. Les développements dans ces domaines apporteront de nouvelles possibilités de détection d'objets, tout en démontrant également le potentiel d'outils tels qu'AutoDistill
Conclusion
AutoDistill représente un développement passionnant dans le domaine de l'apprentissage automatique. En utilisant des modèles de base pour entraîner des modèles supervisés, cet outil ouvre la voie à un avenir où la tâche fastidieuse d'annotation des données ne constituera plus un goulot d'étranglement dans le développement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
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Cet article vous amènera à comprendre SHAP : explication du modèle pour l'apprentissage automatique
Jun 01, 2024 am 10:58 AM
Dans les domaines de l’apprentissage automatique et de la science des données, l’interprétabilité des modèles a toujours été au centre des préoccupations des chercheurs et des praticiens. Avec l'application généralisée de modèles complexes tels que l'apprentissage profond et les méthodes d'ensemble, la compréhension du processus décisionnel du modèle est devenue particulièrement importante. Explainable AI|XAI contribue à renforcer la confiance dans les modèles d'apprentissage automatique en augmentant la transparence du modèle. L'amélioration de la transparence des modèles peut être obtenue grâce à des méthodes telles que l'utilisation généralisée de plusieurs modèles complexes, ainsi que les processus décisionnels utilisés pour expliquer les modèles. Ces méthodes incluent l'analyse de l'importance des caractéristiques, l'estimation de l'intervalle de prédiction du modèle, les algorithmes d'interprétabilité locale, etc. L'analyse de l'importance des fonctionnalités peut expliquer le processus de prise de décision du modèle en évaluant le degré d'influence du modèle sur les fonctionnalités d'entrée. Estimation de l’intervalle de prédiction du modèle
Transparent! Une analyse approfondie des principes des principaux modèles de machine learning !
Apr 12, 2024 pm 05:55 PM
En termes simples, un modèle d’apprentissage automatique est une fonction mathématique qui mappe les données d’entrée à une sortie prédite. Plus précisément, un modèle d'apprentissage automatique est une fonction mathématique qui ajuste les paramètres du modèle en apprenant à partir des données d'entraînement afin de minimiser l'erreur entre la sortie prédite et la véritable étiquette. Il existe de nombreux modèles dans l'apprentissage automatique, tels que les modèles de régression logistique, les modèles d'arbre de décision, les modèles de machines à vecteurs de support, etc. Chaque modèle a ses types de données et ses types de problèmes applicables. Dans le même temps, il existe de nombreux points communs entre les différents modèles, ou il existe une voie cachée pour l’évolution du modèle. En prenant comme exemple le perceptron connexionniste, en augmentant le nombre de couches cachées du perceptron, nous pouvons le transformer en un réseau neuronal profond. Si une fonction noyau est ajoutée au perceptron, elle peut être convertie en SVM. celui-ci
Identifier le surapprentissage et le sous-apprentissage grâce à des courbes d'apprentissage
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Cet article présentera comment identifier efficacement le surajustement et le sous-apprentissage dans les modèles d'apprentissage automatique grâce à des courbes d'apprentissage. Sous-ajustement et surajustement 1. Surajustement Si un modèle est surentraîné sur les données de sorte qu'il en tire du bruit, alors on dit que le modèle est en surajustement. Un modèle surajusté apprend chaque exemple si parfaitement qu'il classera mal un exemple inédit/inédit. Pour un modèle surajusté, nous obtiendrons un score d'ensemble d'entraînement parfait/presque parfait et un score d'ensemble/test de validation épouvantable. Légèrement modifié : "Cause du surajustement : utilisez un modèle complexe pour résoudre un problème simple et extraire le bruit des données. Parce qu'un petit ensemble de données en tant qu'ensemble d'entraînement peut ne pas représenter la représentation correcte de toutes les données."
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Les défis courants rencontrés par les algorithmes d'apprentissage automatique en C++ incluent la gestion de la mémoire, le multithread, l'optimisation des performances et la maintenabilité. Les solutions incluent l'utilisation de pointeurs intelligents, de bibliothèques de threads modernes, d'instructions SIMD et de bibliothèques tierces, ainsi que le respect des directives de style de codage et l'utilisation d'outils d'automatisation. Des cas pratiques montrent comment utiliser la bibliothèque Eigen pour implémenter des algorithmes de régression linéaire, gérer efficacement la mémoire et utiliser des opérations matricielles hautes performances.
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