В мире пост-Covid нет никаких сомнений в том, что будущая коммерция будет стремиться установить присутствие в Интернете, прежде чем рассматривать физический магазин. Этот последний сдвиг (или ускорение) в цифровую сферу требует, чтобы правительства и компании по всему миру улучшали свои онлайн-предложения, и даже вынуждает технофобов, которые ранее не решались выполнять задачи онлайн, присоединяться к остальным из нас.
В пользовательских сценариях использования и приложениях компьютерное зрение и глубокое обучение часто выполняются на стороне сервера. Иногда это делается из практических соображений (технология требует больших вычислений), а иногда из соображений безопасности или эксплуатации. Но чаще всего это делается потому, что мы считаем это наиболее простым и понятным вариантом.
Облако привлекательно благодаря таким характеристикам, как бесконечный масштаб и нулевые начальные капиталовложения. Но во многих сценариях подход, основанный только на облаке, может вызвать далеко не идеальный опыт, полный длинных циклов обратной связи и разочарования пользователей (повторная попытка через несколько секунд ожидания серьезного ответа часто приводит к отказу от формы).
Новые телефоны со специализированным оборудованием и выделенной памятью обещают решить проблему вычислений. Но это предъявляет новые требования: принуждение пользователей к установке мобильного приложения для подключения, необходимость преобразования ваших моделей в поддерживаемую платформу (например, CoreML или TensorFlow Lite) и дополнительные сложности, связанные с необходимостью делать это по-другому. для каждой платформы.
Несколько фреймворков на основе JavaScript теперь позволяют выполнять задачи глубокого обучения прямо в браузерах. Эти платформы предоставляют кроссплатформенное решение для мгновенного глубокого обучения в веб-приложениях без необходимости установки или загрузки модели. В приведенной выше демонстрации показано концептуальное приложение для захвата обнаружения спуфинга, которое может выполнять обнаружение лиц, локализацию ориентиров, измерение размера лица, оценку положения головы, измерение пересечения по объединению (IOU), отслеживание лица. , и отслеживание точек… полностью в браузере со скоростью 20+ FPS. Это позволяет нам гарантировать, что лицо соответствует строгому набору требований и увеличивает вероятность успеха, одновременно улучшая взаимодействие с пользователем.
В эпоху мгновенных приложений и QR-кодов пользователи ожидают доступности и скорости с минимальным трением. Принятие гибридного подхода к обработке (выполнение части обработки на стороне клиента) обещает дальнейшее улучшение взаимодействия с пользователем и повышение результатов. Это приложение захвата можно перепрофилировать для включения и улучшения удаленной регистрации через Интернет (например, сканирование QR-кода для регистрации), а также множества других вариантов использования.
Незаре Чафни
Технический директор @ Trueface.ai
