Машинное обучение

Keras

• Ushbu ramka neyron tarmoqlarining qatlamlari, maqsad va uzatish funktsiyalari, optimallashtirish vositalari kabi keng qo'llaniladigan qurilish bloklarining ko'plab dasturlarini, shuningdek tasvir va matn bilan ishlashni soddalashtirish uchun ko'plab vositalarni o'z ichiga oladi.
• Deeplearning4j Keras-dan Python API sifatida foydalanadi va Keras hamda Theano va TensorFlow-dan Keras modellarini import qilishga imkon beradi.

Keras

Afzalliklari:

Foydalanish uchun qulay.

O'rganish oson.

Tezkor ramka.

Yaxshi hujjatlar.

TF-da qurilgan.

Kamchiliklari:

Katta loyihalar uchun mos emas.

Keras freymvorkidan foydalanadigan loyihalar:

Maska R-CNN - rasmdagi har bir ob'ekt uchun cheklash qutilari va segmentatsiya maskalarini ishlab chiqaruvchi model

face_classification - bu real vaqtda yuzni tanib olish va hissiyotlar va jinslarni tasniflash algoritmi.

YOLOv3 - bu real vaqtda ob'ektni aniqlash uchun neyron tarmoq.

Darknet

• Darknet - CUDA dasturiy ta'minoti / apparati parallel hisoblash arxitekturasidan foydalangan holda C tilida yozilgan ochiq manba freymworkdir. Bu tez, yengil va ishlatish uchun qulay. Darknet shuningdek, CPU va GPU hisoblashlarini qo'llab-quvvatlaydi.
• Darknet o'qitilgan og'irliklarni turli platformalarda turli usullar yordamida tanib olinadigan formatda saqlaydi. Ammo, agar siz modelni bitta og'ir uskunada o'qitishga qaror qilsangiz va keyin boshqasida ishlatishga qaror qilsangiz, bu muammo bo'lishi mumkin.
• Agar freymwork C tilida yozilgan va boshqa API-ga ega bo'lmaganligi sababli, platforma talablari yoki o'zingizning afzalliklaringiz sizni boshqa dasturlash tiliga o'tishga majbur qilsa, kompilyatsiya jarayoni biroz muammoli bo'lishi mumksiz uning integratsiyasi haqida qo'shimcha ravishda fikr yuritish kerak bo'ladi. Bundan tashqari, u faqat manba formatida tarqatiladi va ba'zi platformalardagi in.
• Agar siz ultra tezkor ob'ekt detektorini yaratishingiz kerak bo'lmasa, ramka murakkab loyihalar uchun tavsiya etilmaydi.