Доделал скрипты для сборки библиотеки под Android, исправил ошибки и немного в очередной раз оптимизировал свёртку. Всё уже на мастер ветке. Выложил проект с демкой для Android, там в релизах можно скачать apk и попробовать. В приложении веса самой маленькой модели YOLOv11 получившиеся тренировкой на урезанном для балансировке датасете MS COCO. Тренировка длилась 200 эпох на 4х GPU(3 AMD + 1 Nivida), конечно же с реализацией на Adept. В результате получилось ~7 FPS на CPU и ~5 FPS на GPU. Что вполне сравнимо с NCNN и мобильным libtorch для YOLOv5, особенно учитывая существенно более тяжелую архитектуру в 11 версии с блоком внимания и работу в FP32.
Назад в каталог
Меня зовут Кирилл Колодяжный этом канале я буду рассказывать про разработку открытой платформы машинного обучения Adept. https://adept-platform.gitverse.site/adept-docs/
Статистика канала
Всего подписчиков
165
Подписчиков в MAX
29
Подписчиков в Telegram
136
Постов за 27 дней
9
Число подписчиков
Последние посты
Канал «Adept | Машинное обучение | Открытое ПО» подключен к сервису MaxGate. Контент автоматически синхронизируется между Telegram и мессенджером MAX.
Подключить кросспостингДругие каналы в категории «Технологии»
О канале «Adept | Машинное обучение | Открытое ПО»
«Adept | Машинное обучение | Открытое ПО» - канал из категории «Технологии», подключенный к сервису кросспостинга MaxGate. Публикации канала синхронизируются между Telegram и мессенджером MAX, а на этой странице собраны ссылки на обе версии канала.
Сейчас у канала 165 подписчиков суммарно в Telegram и MAX. За последние 27 дней в истории MaxGate учтено 9 публикаций, поэтому перед подпиской можно оценить не только размер аудитории, но и регулярность обновлений.
Чтобы подписаться, используйте кнопки «Открыть в MAX» и «Открыть в Telegram» в верхней части страницы. У отдельных постов ссылка может быть доступна в обоих мессенджерах или только в одном из них, если MaxGate получил такой URL из истории обработки.
