Программное обеспечение с открытым исходным кодом – EfficientDet* – модель нейронной сети для обнаружения объектов, разработанная исследователями из Google Brain и Google AI, опубликовано на GitHub. Софт помогает выявить самые современные результаты (state-of-the-art). Инструмент на базе искусственного интеллекта (AI) обнаруживает современные объекты, затрачивая при этом меньше ресурсов.
Еще одна задача, которую решает разработка – это семантическая сегментация изображений. Тестирование ПО учёные проводили на наборе экспериментальных данных Object PASCAL.
EfficientDet, семейство моделей обнаружения объектов, — это новая версия ПО семейства EfficientNet** следующего поколения, которую усовершенствовали ученые. Впервые команда исследователей рассказала о софте прошлой осенью. Прошлым воскресеньем исходный код ПО пересмотрели и обновили.
Это сделано для большей точности и эффективности, сообщается в научной статье, посвященной проектированию архитектуры нейронных сетей для обнаружения объектов.
По мнению ученых, методы масштабирования обнаружения объектов слишком ресурсоемкие или же менее точные (для сохранения вычислительных мощностей). EfficientDet обеспечивает менее затратный и ресурсоемкий метод равномерного масштабирования в глубину и ширину для всех магистральных сетей, сетей объектов, формирования блоков и классификации прогнозных сетей.
