視障人士和盲人的圖像說明

描述

盲人和視障人士經(jīng)常遇到各種社會(huì)經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)可能會(huì)阻礙他們獨(dú)立生活和充分參與社會(huì)的能力。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)的出現(xiàn)為輔助技術(shù)的發(fā)展開辟了新的可能性。在這項(xiàng)研究中，我們利用圖像字幕和文本轉(zhuǎn)語音技術(shù)創(chuàng)建了一種設(shè)備，可以幫助視力受損或失明的人。圖像字幕與文字轉(zhuǎn)語音技術(shù)相結(jié)合，可以為視障人士和盲人提供幫助。

此外，我想分享我使用TensorRT優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型以縮短其推理時(shí)間的經(jīng)驗(yàn)。有關(guān)詳細(xì)信息，請參閱 TechRxiv 上的預(yù)印本，標(biāo)題為：適用于視障人士和盲人的圖像字幕：低資源語言的秘訣。

為簡單起見，我們假設(shè)一切都已安裝。

隨著單板計(jì)算機(jī) (SBC) 越來越流行用于運(yùn)行 AI 和深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目，有些甚至專門設(shè)計(jì)用于運(yùn)行 AI 和深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目。我們使用來自SeeedStudio (@seeedstudio)的 reComputer NVIDIA Jetson Xavier NX作為我們系統(tǒng)的大腦。reComputer J20 配備 Jetson Xavier NX，可提供高達(dá) 21 TOPS 的性能，使其成為嵌入式和邊緣系統(tǒng)中高性能計(jì)算和 AI 的理想選擇。

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NVIDIA Jetson 設(shè)備緊湊且節(jié)能，能夠?qū)崟r(shí)執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法。然而，在這些內(nèi)存有限的設(shè)備上部署復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型可能很困難。為了克服這個(gè)問題，我們使用了TensorRT等推理優(yōu)化工具，它使我們能夠通過減少內(nèi)存占用來在邊緣設(shè)備上執(zhí)行深度學(xué)習(xí)模型。

圖像描述模型部署管道

我們使用流行的 Microsoft COCO 2014 (COCO) 基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練ExpansionNet v2圖像描述模型。該數(shù)據(jù)集由 123, 287 張圖像組成，每張圖像都有五個(gè)人工注釋的說明，總共有超過 600, 000 個(gè)圖像-文本對。我們將數(shù)據(jù)集拆分為訓(xùn)練（113、287 張圖像）、驗(yàn)證（5、000 張圖像）和測試（5、000 張圖像）集，使用Karpathy拆分策略進(jìn)行離線評估。為了生成哈薩克語的字幕，我們使用免費(fèi)提供的谷歌翻譯服務(wù)翻譯了原始的英文字幕。

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為了訓(xùn)練哈薩克語字幕的模型，我們遵循了ExpansioNet v2的原始工作中定義的模型架構(gòu)。預(yù)訓(xùn)練的 Swin Transformer 被用作骨干網(wǎng)絡(luò)，從輸入圖像生成視覺特征。該模型在Nvidia DGX-2 服務(wù)器的四個(gè) V100 圖形處理單元 (GPU) 上進(jìn)行訓(xùn)練。

最后，圖像字幕模型 ExpansionNet v2 部署在 Nvidia Jetson Xavier NX 板上。按下按鈕觸發(fā)相機(jī)捕捉分辨率為 640 × 480 像素的 RGB 圖像。然后，將捕獲的圖像調(diào)整為 384 × 384 并傳遞給 ExpansionNet v2 模型以生成說明。接下來，使用文本到語音模型將生成的字幕文本轉(zhuǎn)換為音頻。在我們的研究中，我們利用KazakhTTS模型將哈薩克文本轉(zhuǎn)換為語音。最后，生成的音頻通過用戶的耳機(jī)播放，使盲人或視障人士能夠理解他們面前的內(nèi)容。

ONNX 概述

來源：https://developer-blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2021/07/onnx-workflow.png

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ONNX 是一種用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型的開放格式。它允許您將來自不同框架（例如 TensorFlow、PyTorch、MATLAB、Caffe 和 Keras）的深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)換為單一格式。

該工作流程包括以下步驟：

• 將常規(guī) PyTorch 模型文件轉(zhuǎn)換為 ONNX 格式。ONNX 轉(zhuǎn)換腳本可在此處獲得。
• 使用 trtexec 實(shí)用程序創(chuàng)建 TensorRT 引擎

trtexec --onnx=./model.onnx --saveEngine=./model_fp32.engine --workspace=200

• 從 TensorRT 引擎運(yùn)行推理。

使用 TensorRT 進(jìn)行推理優(yōu)化

TensorRT 是 NVIDIA 開發(fā)的高性能深度學(xué)習(xí)推理引擎。它優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并生成可在 NVIDIA GPU 上運(yùn)行的高度優(yōu)化的推理引擎。TensorRT 使用靜態(tài)和動(dòng)態(tài)優(yōu)化的組合來實(shí)現(xiàn)高性能，包括層融合、內(nèi)核自動(dòng)調(diào)整和精度校準(zhǔn)。

另一方面，PyTorch 是一種流行的深度學(xué)習(xí)框架，廣泛用于研究和開發(fā)。PyTorch 提供了一個(gè)動(dòng)態(tài)計(jì)算圖，允許用戶動(dòng)態(tài)定義和修改他們的模型，這使得嘗試不同的架構(gòu)和訓(xùn)練方法變得容易。

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與 PyTorch 模型相比，TensorRT 模型似乎提供了更快的推理結(jié)果。與 PyTorch 模型相比，TensorRT 模型處理圖像的時(shí)間減少了大約 50%，盡管它的文件大小更小。

簡而言之，如果速度和效率是您的首要關(guān)注點(diǎn)，那么 TensorRT 可能是更好的選擇。這對于大多數(shù)實(shí)時(shí)對象檢測應(yīng)用來說已經(jīng)足夠快了。

在推理過程中，您可以使用jetson-stats實(shí)用程序檢查 Nvidia Jetson 板的當(dāng)前性能。您可以實(shí)時(shí)監(jiān)控模型正在使用的資源，并最大限度地利用硬件。

以佩戴圖像字幕輔助設(shè)備的人類為對象的真實(shí)世界實(shí)驗(yàn)

該圖說明了我們的圖像字幕輔助系統(tǒng)的真實(shí)世界實(shí)驗(yàn)，該系統(tǒng)包括一個(gè)攝像頭、一個(gè)單板深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)（Nvidia Jetson Xavier NX）、一個(gè)按鈕和耳機(jī)。

以佩戴圖像字幕輔助設(shè)備的人類為對象的真實(shí)世界實(shí)驗(yàn)

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攝像頭通過通用串行總線（USB）連接到單板機(jī)，按鈕和耳機(jī)分別連接到單板機(jī)的通用輸入/輸出（GPIO）引腳和音頻端口. 攝像頭使用可調(diào)節(jié)的帶子固定在用戶的額頭上，而用戶則將單板計(jì)算機(jī)（和移動(dòng)電源）放在背包中，并在操作過程中佩戴耳機(jī)。

結(jié)論和進(jìn)一步改進(jìn)

視障人士和盲人在日常生活中面臨著獨(dú)特的挑戰(zhàn)，包括無法獨(dú)立獲取視覺信息。圖像字幕技術(shù)已顯示出為該社區(qū)提供幫助的希望。

除了現(xiàn)有的圖像字幕和文本轉(zhuǎn)語音技術(shù)外，我們的目標(biāo)是將視覺問答 (VQA) 功能整合到我們?yōu)橐曊先耸亢兔と颂峁┑妮o助設(shè)備中。這將使用戶能夠提出有關(guān)圖像的問題并獲得口頭答復(fù)。

為了進(jìn)一步優(yōu)化我們的深度學(xué)習(xí)模型并提高其性能，我們將執(zhí)行從 FP32 到 FP16 或 INT8 的量化。這將減少推理所需的內(nèi)存占用和計(jì)算時(shí)間，使我們的輔助設(shè)備更加高效。

如果您對我們的項(xiàng)目感興趣，請考慮為我們在github上的存儲庫加星。多謝！

我希望您發(fā)現(xiàn)這項(xiàng)研究有用，并感謝您閱讀它。如果您有任何問題或反饋，請?jiān)谙路桨l(fā)表評論。敬請關(guān)注！

致謝

• 該項(xiàng)目得到了智能系統(tǒng)與人工智能研究所工作人員的支持、指導(dǎo)和協(xié)助，得以順利完成。
• Image captioning 模型的實(shí)現(xiàn)依賴于ExpansioNet v2。