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英伟达发布迁移学习工具包,现在可以申请早期试用

2018-11-29
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圆栗子 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

最近,英伟达发布了一个迁移学习工具包 (Transfer Learning Toolkit) 。

这个基于Python的工具包,打包了许多预训练的模型:

常用的ResNet-10,ResNet-18,ResNet-50,GoogLeNet,VGG-16和VGG-19等等都包含在内。

英伟达说,开发者不用费时费力自己去搭建深度神经网络 (DNN) ,直接对预训练模型做些修改,就可以做出自己的应用。

并且,工具包里的许多模型,都是为某一领域定制的。比如视频分析 (IVA) ,比如医学影像分析。

六大功能

所谓迁移学习,是指预训练的模型已经学习到一些特征,我们要把它学到的东西,通过权重,迁移给另外一个神经网络。

用户还可以在工具包提供的原有神经网络上,增加数据,或者增加特征。然后让它们重新训练,适应变化。

工具包还提供多GPU支持。

英伟达官方总结了六大关键功能

  1. 许多预训练的优化过的领域特定DNN,预先打包在里面;

  2. 有计算机视觉中,物体分类、检测的应用示例

  3. 在异构的多GPU环境中,易于做模型适应 (Model Adaptation) ,易于重新训练;

  4. 可以轻松修改配置文件,增加新类别、新特征,压缩模型大小;

  5. Model Export API可以把模型轻松部署在英伟达的DeepStream SDK 3.0上,做智能视频分析 (IVA) 应用;

  6. Model Export API可以把模型部署到Clara平台上,来做医学影像相关应用。

两种主要应用

英伟达介绍的两种应用,一是智能视频分析 (IVA) 。

比如,停车管理、物流管理、零售分析等方面都有这样的应用。

工具包里的模型,都是专门用来做IVA推理、并经过透彻训练的。

以上这些栗子,是预训练的图像分类和物体识别模型,都是工具包附带的。

英伟达提供了端到端的深度学习工作流,来加速模型训练和部署:如用DeepStream SDK 3.0,部署在Tesla GPU上。

另外一种应用,是医学影像分析

工具包里的模型,依然是专为这类应用而训练的。

比如,AI辅助人类进行数据标注的SDK,可以加速医学影像的标注过程。

还有,英伟达团队曾经开发过一个3D脑瘤分割模型,叫做BraTS。它获得了2018多模态脑瘤分割挑战赛的冠军。

这个模型也打包在工具包里了。

工具包用的是朴素的命令行界面,开发者可以轻松修改原有的模型。

可以申请了

现在,迁移学习工具包还没有正式发布,不过可以申请早期访问 (Early Access) 了:

另外,官方表示发布已经临近,各位也可以注册一下,以便第一时间收到消息:

申请/注册传送门:
https://developer.nvidia.com/transfer-learning-toolkit

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