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蘋果今天在夏季發(fā)布的“機(jī)器學(xué)習(xí)期刊”博客上發(fā)布了新帖子。最新的博客文章標(biāo)題為“用于面部檢測的設(shè)備上深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”,致力于 利用Apple定制CPU和GPU的功能來 詳細(xì)描述識別照片中面部的資源密集型過程。
蘋果公司承認(rèn),其對用戶隱私的堅(jiān)決承諾使其無法將云的功能用于計(jì)算機(jī)視覺計(jì)算。此外,發(fā)送到iCloud照片庫的每張照片和視頻在發(fā)送到iCloud之前都已在設(shè)備上加密,并且只能由在iCloud帳戶中注冊的設(shè)備解密。
他們讓深度學(xué)習(xí)算法在iPhone上運(yùn)行時面臨的一些挑戰(zhàn):
深度學(xué)習(xí)模型需要作為操作系統(tǒng)的一部分提供,占用寶貴的NAND存儲空間。它們還需要加載到RAM中,并在GPU和/或CPU上需要大量的計(jì)算時間。與基于云的服務(wù)(其資源只能專門用于視覺問題)不同,必須在與其他正在運(yùn)行的應(yīng)用程序共享這些系統(tǒng)資源的同時進(jìn)行設(shè)備上計(jì)算。
最重要的是,計(jì)算必須足夠有效,以在相當(dāng)短的時間內(nèi)處理大型照片庫,而又不會顯著降低功耗或增加熱量。
為了克服這些挑戰(zhàn),Apple使用BNNS和Metal來解鎖并充分利用其內(nèi)置在iOS設(shè)備中的內(nèi)部設(shè)計(jì)GPU和CPU的功能。升級到主要的新iOS版本后,您實(shí)際上可以在設(shè)備上進(jìn)行這種面部面部檢測。
這通常會提示iOS重新掃描整個照片庫,并從頭開始對所有照片運(yùn)行面部檢測算法,這可能會導(dǎo)致設(shè)備過熱或變慢,直到照片完成對圖庫的掃描為止。
蘋果開始在iOS 10中使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行人臉檢測。
隨著iOS 11中新的視覺框架的發(fā)布,開發(fā)人員現(xiàn)在可以在其應(yīng)用程序中使用該技術(shù)和許多其他計(jì)算機(jī)視覺算法。
蘋果指出,在開發(fā)視覺框架以保護(hù)用戶隱私并允許該框架在設(shè)備上高效運(yùn)行時,它面臨“重大挑戰(zhàn)”。
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