빠르고 정확한 컴퓨터 비전 모델 습득하기

오늘날 개체 감지 알고리즘은 자율주행차량의 보행자 감지부터 농작물 모니터링까지 다양한 산업 분야에서 활약하고 있습니다. 신형 고급 컴퓨터 비전 모델이 계속해서 개발되고 있지만, 개체 감지 분야에서 속도와 정확성 사이의 균형을 맞추는 것은 여전히 어려운 일입니다.

하지만 이제 새로운 AI 기술이 이러한 성능 병목 현상을 제거하면서 속도와 정확성 모두가 극대화되고 있으며, 산업 분야에서 개체 감지 애플리케이션의 가능성이 재해석되고 있습니다.

이 웨비나에서는 산업 AI 분야의 선도적인 기업들이 정확성의 저하 없이도 개체 감지 모델 및 다양한 컴퓨터 비전 모델을 최대 4배 더 빠르게 실행하는 방법을 알아보고, UNet과 YOLO와 같은 혁신적인 모델을 가속화할 수 있는 최적의 기법도 살펴봅니다.

요약:

• 사용 사례: EfficientNet 가속화 및 IPU의 높은 확장성
• 사용 사례: 세계 최고의 스마트 센서/IoT 기업 Sensoro의 YOLO 구현
• 사용 사례: 제조 결함 감지를 위한 U-Net 훈련 및 추론 가속화
• 그래프코어 IPU 소프트웨어: 컴퓨터 비전 모델을 가속화시킬 수 있는 그래프코어의 Poplar SDK 소개