“`html
LowFormer: высокоэффективная модель основы зрения, оптимизирующая пропускную способность и задержку для мобильных и краевых устройств без потери точности
В области компьютерного зрения архитектуры основы играют критическую роль в задачах распознавания изображений, обнаружения объектов и семантической сегментации. Они извлекают локальные и глобальные особенности изображений, позволяя машинам понимать сложные узоры. Традиционно сверточные слои были основным компонентом в этих моделях, но недавние достижения включают механизмы внимания, которые улучшают способность модели захватывать как локальные детали, так и глобальные контексты. Свертки фокусируются на региональной информации, в то время как механизмы внимания позволяют более широкому пониманию изображения, что приводит к более точным прогнозам. Однако вызов заключается в оптимизации этих моделей для скорости и точности, особенно при их развертывании на аппаратных средствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные GPU и процессоры ARM.
Практические решения и ценность:
LowFormer – это новое семейство аппаратно-эффективных основных сетей, которые интегрируют эффективные операции свертки и модифицированный механизм многоголового самовнимания (MHSA). Цель состоит в создании основы, которая снижает количество MAC и улучшает пропускную способность и задержку на реальном оборудовании. LowFormer разработан для эффективной работы на различных устройствах, включая GPU, мобильные GPU и процессоры ARM, что делает его очень универсальным для развертывания в реальных приложениях. Фокус исследователей на реальное время выполнения и пропускную способность выделяет LowFormer среди предыдущих моделей, которые обычно придают приоритет теоретическим метрикам перед практической производительностью.
LowFormer достигает своей эффективности благодаря комбинации стратегий дизайна. Одним из его ключевых инноваций является уменьшение разрешения входа для механизма внимания. Модель значительно снижает вычислительную нагрузку, не жертвуя точностью, работая с более низким разрешением. Это особенно эффективно на более поздних этапах сети, где механизмы внимания обычно обрабатывают множество каналов. Кроме того, LowFormer использует глубинные и точечные свертки вокруг механизма масштабированного точечного произведения (SDA), чтобы еще больше оптимизировать производительность. Такой подход позволяет модели сохранять высокую точность, улучшая аппаратную эффективность, особенно в сценариях с высоким разрешением изображений или сложными визуальными задачами.
LowFormer также демонстрирует значительные улучшения производительности по сравнению с существующими моделями. Например, вариант LowFormer-B0 достигает в 2 раза большей пропускной способности по сравнению с MobileOne-S2, используя на 15% меньшую задержку на GPU. Модель LowFormer-B3, которая имеет наивысшую сложность, обеспечивает почти в 3 раза большую пропускную способность на GPU по сравнению с FAT-B3, снижая задержку на GPU на 55%. Эти результаты достигаются без ущерба для точности; LowFormer-B3 достигает точности top-1 на уровне 83,64% на ImageNet-1K, превосходя другие эффективные основы в своем классе. Способность модели хорошо обобщаться на последующие задачи, такие как обнаружение объектов и семантическая сегментация, дополнительно подтверждает ее универсальность.
LowFormer также показывает потенциал в приложениях краевых вычислений. Его аппаратная эффективность подтверждена на нескольких платформах, включая мобильные GPU и процессоры ARM. Например, LowFormer-B1 превосходит MobileOne-S4 на 0,5% в точности top-1, обеспечивая на 32% меньшую задержку на мобильном GPU и на 59% меньшую задержку на процессоре ARM. LowFormer особенно подходит для развертывания в ресурсоемких средах, где скорость и точность имеют решающее значение.
В заключение, LowFormer решает ключевую проблему оптимизации основ зрения для аппаратной эффективности без ущерба для точности. Фокусировка на реальные метрики выполнения, такие как пропускная способность и задержка, а не на теоретических MAC, позволяет LowFormer достичь значительных улучшений скорости на различных устройствах. Инновационное сочетание уменьшенного внимания и сверточных слоев позволяет модели превзойти другие передовые модели, делая ее ценным инструментом для высокопроизводительных и ресурсоемких сред.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter и LinkedIn. Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 50k+ ML SubReddit.
LG AI Research Open-Sources EXAONE 3.0: A 7.8B Bilingual Language Model Excelling in English and Korean with Top Performance in Real-World Applications and Complex Reasoning
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте LowFormer: A Highly Efficient Vision Backbone Model That Optimizes Throughput and Latency for Mobile and Edge Devices Without Sacrificing Accuracy.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
