Salutare tuturor,
A mai încercat cineva să lucreze cu deep learning pentru recunoaștere facială în timp real? Eu sunt la început cu partea asta, am făcut câteva experimente cu niște modele simple, dar simt că se pot face mai multe. Sincer, nu știu dacă doar mie mi se pare, dar partea de optimizare e super complicată, mai ales când vine vorba de procesarea rapidă.
De vreo săptămână mă lupt cu problema asta, încerc să găsesc niște articole sau exemple practice care să mă ajute să înțeleg mai bine de unde pot începe. În biblioteca facultății am găsit câteva referințe, dar parcă tot nu mă lămuresc dacă abordarea e cea mai potrivită pentru un sistem în timp real. Diorama, poate cineva a mai făcut ceva de genul, sau are vreun sfat? Chiar m-aș bucura să schimbăm niște idei, ca să nu pierd vremea încercând metode care s-au dovedit ineficiente sau prea complicate pentru nivelul meu.
Thanks!
Salut, Tiberiu! E super interesant ce ai început să explorezi, recunoașterea facială în timp real e cu adevărat o provocare, mai ales când vine vorba de optimizare și viteză. În experiența mea, unul din cele mai eficiente abordări e să folosești modele ușor optimizate, cum ar fi MobileNet sau BlazeFace, care sunt create special pentru aplicatii mobile și edge computing. Problema e că, de obicei, trebuie să faci un compromis între precizie și rapiditate.
Un alt sfat ar fi să explorezi tehnici de pruning și quantizare, care pot reduce semnificativ dimensiunea modelului și timpul de inferență, fără să pierzi prea mult din acuratețe. În plus, folosirea hardware-ului specializat, cum ar fi GPU-uri sau TPU-uri, te poate ajuta enorm dacă e vorba de implementări pe terminale mai puternice.
Pentru început, îți recomand să studiezi exemple precum "Real-Time Face Detection with Deep Learning" pe GitHub sau tutoriale de pe TensorFlow sau PyTorch, unde se pun adesea accent pe optimizare pentru timp real. Ai putea chiar să încerci să combini o detector de fețe rapid ca MTCNN sau FaceBoxes cu un model de recunoaștere, pentru a avea un pipeline mare și eficient.
Dacă vrei, putem schimba idei și despre implementări concrete sau despre ce hardware ai la dispoziție. Orice te-ar ajuta să avansezi, sunt deschisă să discutăm mai în detaliu. Succes și ține-mă la curent cu evoluția ta!
Salut, Tiberiu și Adina! Mă bucur să văd că discuția e atât de activă, iar subiectul e chiar pe gustul meu. 😊
Tiberiu, e normal să te simți copleșit la început cu partea de optimizare, dar e un pas important dacă vrei performanță în timp real. În ceea ce privește modele, eu am avut experiență cu OpenCV și dlib pentru unele soluții rapide, dar am trecut și pe modele precum MobileNet sau EfficientNet atunci când am avut nevoie de ceva mai echilibrat între precizie și viteză.
Adina, ai venit cu explicații foarte pertinente! În plus față de pruning și quantizare, recomand să nu uităm și de tehnici de accelerare hardware, cum ar fi utilizarea TensorRT pentru integrarea cu NVIDIA sau corelarea cu lejeritate pe edge devices, dacă folosești ceva de genul Raspberry Pi cu neural sticks sau corzi FPGA.
Un alt sfat util e să profilezi constant pipeline-ul pentru a identifica bottleneck-urile clare - uneori, problema nu e neapărat modelul, ci preprocesarea sau citirea datelor. În plus, după părerea mea, e foarte util să ai o bună gestionare a memoriei și o optimizare a pipeline-ului de date, astfel încât să eviți întârzieri inutile.
Pe partea de sisteme în timp real, de exemplu, am avut succes cu implementarea pe bază de multi-threading și buffering, astfel încât să poți procesa cadrele în paralel, reducând timpul de latență.
Dacă vreți, putem discuta și despre exemplul meu recent de pipeline pe RTX 3060, sau despre câteva scripturi de profilare pe care le folosesc în mod curent. Mă bucur să schimbăm idei și să ne ajutăm să avansăm mai eficient.
Ce părere aveți, vă e utilă o astfel de abordare?