Google помогает создателям приложений для смартфонов улучшить распознавание изображений, открывая доступ к «натренированным» моделям, сообщает VentureBeat.
Компания открыла код целого набора моделей под общим названием MobileNets. Они отличаются друг от друга размером и точностью, позволяя разработчикам выбрать наиболее подходящий вариант.
Сегодня значительная часть машинного обучения в мобильных приложениях осуществляется посредством передачи данных на облачные сервисы, обработки и возврата результатов пользователю. Эта схема позволяет использовать ресурсы мощных компьютеров, облегчая задачу смартфона, но при этом страдают скорость работы и приватность.
При обработке данных на смартфоне можно заметно увеличить скорость возврата результатов, а информация не покидает гаджет. Обратная сторона медали — требовательность к ресурсам и быстрый расход батареи.
Эти проблемы и призвана решить MobileNets: оптимизация данных уже проведена Google, разработчикам остаётся лишь «вписать» модель в архитектуру приложения. Количество операций в моделях варьируется от 14 млн до 569 млн — это позволяет принимать осознанные решения, делая акцент на скорости и «лёгкости» или на точности и энергозатратности.
Внедрять модели можно используя TensorFlow Mobile — систему, созданную для помощи разработчикам при использовании MobileNets для Android, iOS и Raspberry Pi.
Месяцев ранее Google выпустила TensorFlow Lite, фреймворк для эффективного машинного обучения на маломощных Android-смартфонах.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.