Récemment, Apple a publié 20 nouveaux modèles Core ML et 4 ensembles de données sur HuggingFace, et le modèle d'estimation de profondeur monoculaire Depth Anything V2 de l'équipe de modèles Byte a été sélectionné parmi eux.
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CoreML
- Le framework d'apprentissage automatique d'Apple est utilisé pour intégrer des modèles d'apprentissage automatique afin de fonctionner efficacement sur des appareils tels que iOS et MacOS.
- Effectuez des tâches d'IA complexes sans avoir besoin d'une connexion Internet, améliorant ainsi la confidentialité des utilisateurs et réduisant la latence.
- Les développeurs Apple peuvent créer des applications d'IA intelligentes et sûres grâce à ces modèles.
Depth Anything V2
- Un modèle d'estimation de profondeur monoculaire développé par l'équipe de modèles Byte.
- La version V2 offre un traitement des détails plus fin, une robustesse plus forte et une vitesse considérablement améliorée.
- Contient des modèles de différentes tailles de paramètres 25M à 1,3B.
- La version CoreML incluse par Apple a été optimisée par l'ingénierie officielle de HuggingFace, en utilisant le plus petit modèle de 25 Mo, et la vitesse d'inférence sur l'iPhone 12 Pro Max atteint 31,1 millisecondes.
- Peut être utilisé dans des domaines tels que la conduite autonome, la modélisation 3D, la réalité augmentée, la surveillance de la sécurité et l'informatique spatiale.
Modèle CoreML
- Le nouveau modèle CoreML d'Apple couvre plusieurs domaines, du traitement du langage naturel à la reconnaissance d'images.
- Les développeurs peuvent utiliser le package coremltools pour convertir des modèles entraînés par des frameworks tels que TensorFlow au format Core ML.
- Utilisez le CPU, le GPU et le Neural Engine pour optimiser les performances de votre appareil, en minimisant l'empreinte mémoire et la consommation d'énergie.
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