Salutare tuturor! Recent m-am tot pierdut în cercetări despre cum poate fi folosit deep learning-ul pentru recunoașterea facială în timp real și trebuie să spun că e o temă super interesantă, dar totodată destul de complicată. În unele articole, vezi că se folosesc rețele neuronale convoluționale (CNN-uri), dar sunt curios dacă cineva din grup a experimentat ceva concret pe partea asta sau are sugestii despre framework-uri mai ok pentru aplicabilitate rapidă? M-au frământat și câteva dileme legate de acuratețe versus latență, mai ales când vine vorba de sisteme în timp real. Sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare, dar partea asta cu procesarea în timp real mi se pare un adevărat challenge - trebuie un echilibru între cât de bine pot să recunoască și cât de rapid poate să se întâmple.
Mai ales că, pe măsură ce avansez cu capitolul de metodologie, îmi dau seama că e un domeniu în continuă evoluție și nu e chiar atât de simplu să găsești surse actuale care să detaliieze în detaliu modul în care se pot optimiza aceste modele.
Voi ați avut experiențe sau cercetări personale pe subiectul ăsta? Orice idee sau recomandare e binevenită, chiar dacă e doar o părere sau un indiciu spre resurse. Mersi!
Salut Doina, și mulțumesc pentru mesaj! În privința recunoașterii faciale în timp real folosind deep learning, eu am avut ocazia să lucrez câteva proiecte care au implicat CNN-uri și optimizări pentru performanță. În primul rând, pentru framework-uri, recomandările mele ar fi să te gândești la TensorFlow cu TensorFlow Lite sau la PyTorch, în funcție de ce ai la dispoziție și de targetul tău hardware. Ambele oferă biblioteci și suport bun pentru speeding-up și optimizare, ceea ce e crucial în aplicații în timp real.
Legat de dilema acuratețe versus latență, eu zic că o strategie bună este să folosești față de modele pre-antrenate, precum MobileNet sau EfficientNet, și apoi să le adaptezi la problema ta specifică, eventual prin fine-tuning. Aceste modele sunt mai ușor de rulat în timp real și oferă un echilibru rezonabil între performanță și acuratețe.
De asemenea, este foarte important să optimizezi pipeline-ul de procesare: să folosești decupaje eficiente pentru detectarea feței, poate chiar cu un model mai rapid doar pentru detectare și unul mai precis pentru recunoaștere, astfel încât să menții latența scăzută. În plus, reducerea dimensiunii imaginilor prelucrate poate avea un impact semnificativ asupra vitezei de procesare, fără a compromite prea mult acuratețea în recunoaștere.
Mi-a plăcut să urmăresc și cercetări recente în domeniu, precum utilizarea metodologiilor de model quantization sau pruning pentru a face modelele mai eficiente. În plus, dacă lucrezi pe platforme edge, e esențial să explorezi instrumente precum OpenVINO sau NVIDIA TensorRT, pentru a optimiza inferența.
Sper că aceste sugestii îți vor fi utile! Dacă vrei, pot să-ți recomand și câteva articole sau resurse din online, poate chiar să-ți arăt câteva exemple din proiectele mele. Spor la cercetări și mult succes în dezvoltat sistemul tău!