Никита Андриянов
Старший научный сотрудник @ АО "НПП "Исток" имени Шокина"
Ульяновск

Существует масса способов, как обучить нейронную сеть, это задача нетривиальная, а что дальше? Дальше наступает момент эксплуата

Программный комитет не принял решения по этому докладу

Описание:

Сегодня использование нейронных сетей подразумевает три основных задачи: обучение, развертывание и непрерывная работа. Существует масса способов, как обучить нейронную сеть, это задача нетривиальная, потом выполняется деплой, а что дальше? Дальше наступает момент эксплуатации сети. В компьютерном зрении желательно обрабатывать поступающие данные хотя бы с частотой 26 кадров в секунду. И всегда хочется обрабатывать информацию как можно быстрее, но не всегда есть возможность использовать такие же вычислительные мощности как при обучении. Для этого можно использовать оптимизатор от Intel – OpenVINO Toolkit. В докладе рассмотрим шаги по установке и предварительной настройке, а также запуск демонстрационных примеров и результаты их работы. Объясним, почему предпочтительнее Linux, а не Windows. Наконец, во второй части рассмотрим пример реализации с помощью Jupyter Notebook модели ssd_mobile_net_v2 для задачи обнаружения объектов на изображениях датасета COCO. Постараемся сравнить результаты инференса на чистом TensorFlow и с использованием OpenVINO, полученные на виртуальной машине. Станем обрабатывать данные в 120 раз быстрее.

О спикере

Никита Андриянов

Старший научный сотрудник @ АО "НПП "Исток" имени Шокина"
Ульяновск

Сфера деятельности: исследователь в задачах машинного обучения, в том числе компьютерного зрения. Область интересов: обработка изображений, распознавание образов, нейронные сети, статистический анализ, интеллектуальный анализ данных. Образование: высшее (кандидат технических наук) Достижения: Инженер года-2018 (Ульяновская область), Инженер года-2019 (Россия), имею медаль Центра по распознаванию образов и машинному интеллекту [Centre for Pattern Recognition and Machine Intelligence (CENPARMI), Quebec, Canada] Доп. информация: периодически повышаю квалификацию в области машинного обучения, изучая курсы по нейронным сетям и искусственному интеллекту на порталах Coursera и Интуит. Хобби: спорт (теннис, футбол, хоккей), перевод песен (стихотворный), прогулки, чтение (фантастика)