«`html
Революция в области компьютерного зрения: новое решение Sapiens
Крупномасштабное предварительное обучение, за которым следует настройка под конкретную задачу, изменило подход к языковому моделированию и теперь трансформирует область компьютерного зрения. Расширяя возможности обучения на основе визуальных данных, обширные наборы данных, такие как LAION-5B и JFT-300M, позволяют проводить предварительное обучение за пределами традиционных стандартов, расширяя возможности визуального обучения. Заметные модели, такие как DINOv2, MAWS и AIM, сделали значительные шаги в области генерации признаков в условиях самостоятельного обучения и масштабирования маскированного автокодировщика. Однако существующие методы часто игнорируют подходы, ориентированные на человекоцентричность, фокусируясь в основном на предварительном обучении общих изображений или классификации без обучающих данных.
Sapiens: новое направление в области компьютерного зрения
Этот документ представляет Sapiens, коллекцию моделей трансформации высокого разрешения, предварительно обученных на миллионах изображений людей. В отличие от предыдущих работ, которые не масштабировали трансформаторы зрения в такой же степени, как большие языковые модели, Sapiens устраняет этот пробел, используя набор данных Humans-300M. Этот разнообразный сборник из 300 миллионов изображений людей позволяет изучать влияние распределения данных предварительного обучения на последующие человекоориентированные задачи. Акцентируя предварительное обучение, ориентированное на человека, Sapiens нацелен на продвижение области компьютерного зрения в таких областях, как цифровизация трехмерных людей, оценка ключевых точек и сегментация частей тела, что критично для практического применения.
Инновационный подход к человекоориентированному компьютерному зрению
Методика комбинирует масштабное предварительное обучение на изображениях людей с высококачественными аннотациями, обеспечивая надежную обобщенность, широкую применимость и высокую достоверность в реальных сценариях. Методология включает простую кураторскую работу с данными и предварительное обучение, приводящие к значительному улучшению производительности. Sapiens поддерживает вывод изображений с разрешением 1K, достигая передовых результатов на различных стандартах. Как потенциальная основная модель для последующих задач, Sapiens демонстрирует эффективность предварительного обучения в предметной области компьютерного зрения, возможно расширяясь на трехмерные и мультимодальные наборы данных.
Многофакторный подход к моделям Sapiens
Модели Sapiens основаны на масштабном предварительном обучении, высококачественных аннотациях и архитектурных инновациях. Подход использует подобранный набор данных для человекоориентированных задач, акцентируя точные аннотации с 308 ключевыми точками для оценки положения и 28 классами сегментации. Архитектурное проектирование уделяет приоритет масштабированию ширины перед глубиной, повышая производительность без значительного увеличения вычислительных затрат. Методика включает распад скорости обучения слой за слоем и оптимизацию весов. Акцент делается на обобщение в различных средах, и используются синтетические данные для оценки глубины и нормали. Это стратегическое сочетание создает надежные модели, способные эффективно выполнять разнообразные человекоориентированные задачи в реальных сценариях, решая проблемы существующих общедоступных стандартов и улучшая адаптивность моделей.
Результаты оценки моделей Sapiens
Модели Sapiens были подвергнуты всесторонней оценке по четырем основным задачам: оценка положения, сегментация частей, оценка глубины и оценка нормали. Предварительное обучение на наборе данных Human 300M привело к превосходной производительности по всем метрикам. Производительность оценивалась с помощью mAP для оценки положения, mIoU для сегментации, RMSE для оценки глубины и средней угловой ошибки для оценки нормали. Увеличение размера набора данных для предварительного обучения последовательно улучшало производительность, демонстрируя корреляцию между разнообразием данных и обобщением модели. Модели показали себя надежно в различных реальных сценариях. В целом Sapiens продемонстрировал отличную производительность по всем оцененным задачам, с улучшениями, связанными с качеством и количеством данных для предварительного обучения. Эти результаты подтверждают эффективность методологии Sapiens в создании точных и обобщенных моделей зрения человека.
Выводы
Sapiens представляет собой значительное достижение в области моделей человекоориентированного зрения, демонстрируя превосходную обобщенность по различным задачам. Его исключительная производительность обусловлена крупномасштабным предварительным обучением на подобранном наборе данных, трансформаторами высокого разрешения и высококачественными аннотациями. Размещаясь в качестве основного элемента для последующих задач, Sapiens делает качественные визионные основы более доступными. В будущем работа может быть расширена на 3D и мультимодальные наборы данных. Исследование подчеркивает, что сочетание предметно-специфического крупномасштабного предварительного обучения с ограниченными высококачественными аннотациями приводит к надежному обобщению в реальном мире, уменьшая потребность в обширных наборах аннотаций. Sapiens тем самым выступает в роли трансформационной модели в области человекоориентированного зрения, предлагая значительный потенциал для будущих исследований и приложений.
Используйте искусственный интеллект для улучшения бизнеса
Если вы хотите оставаться лидером и развивать вашу компанию с помощью искусственного интеллекта (ИИ), важно грамотно использовать новые технологии и решения. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определите области, где можно применить автоматизацию. Найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из использования ИИ. Выберите подходящее решение, проведите внедрение постепенно, начав с малого проекта, и постоянно анализируйте результаты и ключевые показатели эффективности. С учетом полученного опыта расширяйте использование автоматизации. Если вам нужны советы по внедрению ИИ, обращайтесь к нам.
Используйте AI Sales Bot для улучшения процесса продаж
AI Sales Bot — это искусственный интеллект, который помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании с помощью решения от saile.ru. Будущее уже здесь!
«`
