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[이슈] 엣지에서 인공지능을... 페이스북 AI, 온디바이스 AI 플랫폼 '디텍트론2Go' 오픈 소스로 공개 2019년, 페이스북 AI 연구소(FAIR)가 공개한 \'디텍트론2(Detectron2)\'는 연구 및 개발자들에게 맞춤형 모듈을 어떤 물체 탐지 시스템에도 연결할 수 있는 쉬운 경로를 제공한다.여기에, 페이스북 리얼 www.aitimes.kr Facebook Real-time Labs (FRL)의 모바일 비전 팀이 모바일 기기와 하드웨어에 효율적인 딥러닝 객체 탐지 모델을 학습하고 배포하기 위한 새로운 확장 플랫폼 'Detectron2Go (D2Go)'를 오픈 소스로 공개함. D2Go PyTorch Mobile과 널리 사용되는 데이터 셋, 아키텍처 및 컴퓨터 비전을 위한 일반적인 이미지 변환하는..

출처: www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=20198[AI 리뷰] 페이스북 AI, 다국어 음성 AI 개발 위한 '8개 언어, 5만시간 오디오 세트' 오픈 소스로 공페이스북 AI가 자동 음성인식(Automatic Speech Recognition. 이하, ASR) 연구 선진화를 위해 설계된 대규모 데이터 세트인 다국어 리브리스피치(LibriSpeech. 이하, MLS)를 오픈 소스로 최근 공개했다. MLS는 음.www.aitimes.krFacebook이 자동 음성인식(Automatic Speech Recognition; ASR) 연구 선진화를 위해 설계된 대규모 데이터 셋인 다국어 리브리스피치(LibriSpeech; MLS)를 오픈 소스로 최근 공개함. MLSMLS..

MicroNet Challenge는 NeurIPs2019에서 주최된 Large-Scale Model의 경량화를 위한 Competition임. 예를 들어, ImageNet에서 정확도 75%이상이 나오는 모델들 중에서 파라미터 수와 1개 이미지의 예측을 위해 필요한 연산 수를 최소화하는 것임. 대회 구성 주최원들은 아래와 같음. Google: Trevor Gale, Sara Hooker, Cliff Young, Utku Evci, Niki Parmar, Ashish Vaswani. DeepMind: Erich Elsen, Olivier Temam. OpenAI: Scott Gray. Facebook: Jongsoo Park. Motivation Large-scale model compression compe..