Описание
MobileOne представляет собой значительный прогресс в разработке эффективных нейросетевых архитектур (backbone), специально адаптированных для мобильных устройств. Традиционные метрики оптимизации, такие как FLOPs и количество параметров, часто не позволяют точно предсказать реальную задержку на мобильном оборудовании. Признавая это несоответствие, исследования, лежащие в основе MobileOne, включали обширный анализ различных метрик путем развертывания множества мобильных сетей непосредственно на мобильных устройствах.
Читать далее
Этот анализ привел к выявлению и устранению архитектурных и оптимизационных узких мест, присутствующих в недавних эффективных конструкциях нейронных сетей. Результатом является MobileOne — эффективная архитектура backbone с вариантами, способными достигать времени инференса менее 1 миллисекунды на iPhone 12, одновременно поддерживая высокую точность top-1 в 75,9% на наборе данных ImageNet. MobileOne демонстрирует передовую производительность среди эффективных архитектур, предлагая существенное ускорение на мобильных платформах — в некоторых случаях до 38 раз быстрее, чем сопоставимые модели, такие как MobileFormer, при достижении аналогичной точности.
Кроме того, MobileOne демонстрирует превосходную производительность по сравнению с устоявшимися архитектурами, такими как EfficientNet, обеспечивая на 2,3% лучшую точность top-1 на ImageNet при аналогичной задержке. Ключевым преимуществом MobileOne является его универсальность; он эффективно обобщается на множество задач компьютерного зрения, включая классификацию изображений, обнаружение объектов и семантическую сегментацию. При развертывании на мобильных устройствах MobileOne последовательно обеспечивает значительные улучшения как по задержке, так и по точности при сравнении с существующими эффективными архитектурами, что делает его мощным инструментом для приложений ИИ на устройствах.
- КатегорияИИ-модели и LLM
- РазвёртываниеОблако
- ПлатформыiOS
Главное о MobileOne
Достигает времени инференса менее 1 мс на iPhone 12
Точность top-1 75,9% на ImageNet
Оптимизирован для задержки на мобильных устройствах
Устраняет архитектурные и оптимизационные узкие места
Обобщается на классификацию изображений
Обобщается на обнаружение объектов
Обобщается на семантическую сегментацию
Передовая производительность среди эффективных архитектур
В 38 раз быстрее MobileFormer при аналогичной производительности
На 2,3% лучше точность, чем у EfficientNet, при аналогичной задержке
Начало работы с MobileOne
Доступ к модели: Получите веса и архитектуру модели MobileOne.
Настройка среды: Настройте среду разработки мобильных приложений с необходимыми библиотеками.
Интеграция через API: Внедрите модель в ваше мобильное приложение, используя предоставленные интерфейсы.
Оптимизация развертывания: Дополнительно настройте параметры для конкретного мобильного оборудования и сценариев использования.
Оценка производительности: Измерьте скорость инференса и точность на целевых устройствах.
Варианты использования MobileOne
- Классификация изображений на устройстве
- Обнаружение объектов в реальном времени
- Мобильная семантическая сегментация
- Приложения ИИ с низким энергопотреблением
- Задачи компьютерного зрения на периферийных устройствах (Edge Computing)
