Vaizdų atpažinimo programos mokomos naudojant milijonų nuotraukų, rankiniu būdu pažymėtų, duomenų bazes, siekiant išmokyti kompiuterį aptikti skirtingus objektus. Tačiau „Facebook“ jau po ranka turi įdomią vaizdų duomenų bazę: „Instagram“. F8 konferencijos metu, socialinių tinklų milžinas pasidalijo, kaip įmonė išmokė dirbtinio intelekto vaizdo atpažinimo sistema naudojant viešų Instagram nuotraukų ir grotažymių derinį.
Vaizdo žymėjimas rankiniu būdu siekiant sukurti milijonų nuotraukų duomenų bazę yra daug laiko reikalaujantis procesas, ypač kai kalbama apie konkrečias detales, pvz., paukščio rūšį, o ne tik ženklinimą "paukštis." Facebook Vietoj to mokslininkai nusprendė išsiaiškinti, ar jie galėtų padaryti esamą, jau pažymėtą vaizdų rinkinį, naudodami viešai bendrinamus Instagram vaizdus ir juos lydinčias žymas.
Rekomenduojami vaizdo įrašai
Žinoma, problema yra ta, kad grotažymės ne visada išsamiai apibūdina tai, kas yra nuotraukoje. Nors kai kurie naudotojai nuotraukoje gali pažymėti šuns veislę, bet kuris A.I. sistema taip pat turėtų atsijoti žymas su grotelėmis, pvz., #tbt (Atgalinis ketvirtadienis) arba kelias reikšmes turinčias grotažymes. „Facebook“ šias nereikšmingas arba nespecifines grotažymes vadina „nenuosekliu etikečių triukšmu“.
Susijęs
- „Facebook“ pradeda sujungti „Instagram“, „Messenger“ pokalbių funkcijas „iOS“, „Android“.
- „Facebook“ sako, kad ateitis yra privati, bet ką tai reiškia?
- „Facebook“ naudoja A.I. sukurti detaliausius pasaulio gyventojų žemėlapius
Norėdami įveikti triukšmą, „Facebook“ sukūrė A.I. prižiūrėti grotažymes – iš esmės kurti A.I. tada panaudoti tai sukurti kitą A.I. Tyrimo grupė sukūrė grotažymių numatymo modelį ir apribojo mokymo programą iki tam tikro sąrašo grotažymės.
Tiksliausia vaizdo atpažinimo sistema, sukurta eksperimento metu, naudojo 1500 grotažymių sąrašą ir apmokė milijardą „Instagram“ nuotraukos, kurių tikslumas siekia 85,4 procento – „Facebook“ teigimu, šis įvertinimas yra dviem procentais didesnis nei anksčiau pažangūs modeliai. Ši sistema buvo tikslesnė nei modelis, apmokytas su 17 000 grotažymių, todėl komanda daryti išvadą, kad susiaurinus mokymo duomenų židinį, vaizdas atpažįstamas tiksliau sistema.
„Facebook“ planuoja ir toliau naudoti panašią idėją, kad sukurtų konkretesnę kompiuterinę viziją, galinčią atpažinti medžių, gėlių ir paukščių tipus. Pavyzdžiui, tikslesnė vaizdų atpažinimo sistema galėtų būti naudojama norint sustiprinti esamą „Facebook“ programą, kuri, pavyzdžiui, skaito vaizdų turinį silpnaregiams.
„Facebook“ planuoja išleisti mokymo modelio įterpimus kaip atvirą kodą, kad būtų galima toliau plėsti.
Nors prieiga prie didelių Instagram duomenų rinkinių galėtų padėti sukurti tikslesnį vaizdų atpažinimą per trumpesnį laiką, kiti kelia privatumo klausimų. „Facebook“ teigė, kad tyrime buvo naudojami tik vieši „Instagram“ vaizdai.
Redaktorių rekomendacijos
- „Facebook“, „Instagram“ netrukus galės aktyviai ieškoti ir blokuoti pavogtų vaizdų
- „Facebook“ atšaukė „F8“ kūrėjų konferenciją dėl koronaviruso baimės
- Naujoji „Instagram“ fotoaparato funkcija „Create Mode“ nėra skirta fotografuoti ar filmuoti
- „Instagram“ sako, kad jos A.I. gali atsekti patyčias nuotraukose
- „Facebook Marketplace“ tampa išmanesnė naudojant naujus A.I. įrankius
Atnaujinkite savo gyvenimo būdąSkaitmeninės tendencijos padeda skaitytojams stebėti sparčiai besivystantį technologijų pasaulį, kuriame pateikiamos visos naujausios naujienos, smagios produktų apžvalgos, įžvalgūs vedamieji leidiniai ir unikalūs žvilgsniai.
