Programele de recunoaștere a imaginilor sunt antrenate folosind baze de date cu milioane de fotografii etichetate manual pentru a învăța computerul să repereze diferite obiecte. Dar Facebook are deja la îndemână o bază de date interesantă de imagini: Instagram. În timpul conferinței F8, gigantul rețelelor sociale a împărtășit modul în care compania a antrenat recunoașterea imaginii prin inteligență artificială sistem prin utilizarea unei combinații de fotografii publice Instagram și hashtag-uri.
Etichetarea manuală a unei imagini pentru a construi o bază de date cu milioane de fotografii este un proces care necesită timp, mai ales când ajungem la detalii specifice, cum ar fi o specie de pasăre, mai degrabă decât doar etichetarea "pasăre." Facebook În schimb, cercetătorii au decis să vadă dacă pot face ca un set de imagini deja etichetat să funcționeze, folosind imagini Instagram partajate public și hashtag-urile care le însoțesc.
Videoclipuri recomandate
Problema, desigur, este că hashtag-urile nu detaliază întotdeauna ceea ce este în fotografie. În timp ce unii utilizatori pot eticheta rasa de câine din fotografie, orice A.I. sistemul ar trebui, de asemenea, să verifice hashtag-uri precum #tbt (Throwback Thursday) sau hashtag-uri cu mai multe semnificații. Facebook numește aceste hashtag-uri irelevante sau nespecifice „zgomot incoerent de etichetă”.
Legate de
- Facebook începe să fuzioneze funcțiile de chat Instagram, Messenger pe iOS, Android
- Facebook spune că viitorul este privat, dar ce înseamnă asta?
- Facebook folosește A.I. pentru a crea cele mai detaliate hărți ale populației din lume
Pentru a sparge zgomotul, Facebook a conceput un A.I. pentru a supraveghea hashtag-urile — în esență, proiectarea unui A.I. pentru a-l folosi apoi pentru a creați un alt A.I. Grupul de cercetare a construit un model de predicție pentru hashtag și apoi a limitat programul de formare la o listă specifică de hashtag-uri.
Cel mai precis sistem de recunoaștere a imaginilor care provine din experiment a folosit o listă de 1.500 de hashtag-uri și a fost instruit pe un miliard Fotografii de pe Instagram, ajungând la o rată de acuratețe de 85,4 la sută - un rating despre care Facebook spune că este cu două procente mai mare decât mai devreme modele avansate. Acest sistem a fost mai precis decât modelul antrenat cu 17.000 de hashtag-uri, ceea ce a determinat echipa să concluziona că îngustarea focalizării datelor de antrenament duce la o recunoaștere mai precisă a imaginii sistem.
Facebook intenționează să continue să folosească o idee similară pentru a crea o viziune computerizată mai specifică, capabilă să recunoască tipuri de copaci, flori și păsări. Un sistem mai precis de recunoaștere a imaginilor ar putea fi folosit pentru a stimula programul existent Facebook care citește conținutul imaginilor pentru persoanele cu deficiențe de vedere, de exemplu.
Facebook intenționează să lanseze încorporarea modelului de antrenament ca sursă deschisă pentru extindere ulterioară.
În timp ce accesul la seturile mari de date ale Instagram ar putea ajuta la crearea unei recunoașteri mai precise a imaginii în mai puțin timp, alții ridică întrebări privind confidențialitatea. Facebook a spus că doar imaginile publice de Instagram au fost folosite în cercetare.
Recomandările editorilor
- Facebook, Instagram vor putea în curând să caute în mod activ – și să blocheze – imagini furate
- Facebook anulează conferința pentru dezvoltatori F8 pe fondul temerilor de coronavirus
- Noua funcție a camerei Instagram, Modul Creare, nu este pentru a face fotografii sau videoclipuri
- Instagram spune că A.I. poate urmări agresiunea în fotografii
- Facebook Marketplace devine mai inteligentă cu noile instrumente bazate pe inteligență artificială
Îmbunătățește-ți stilul de viațăDigital Trends îi ajută pe cititori să țină cont de lumea rapidă a tehnologiei cu toate cele mai recente știri, recenzii distractive despre produse, editoriale perspicace și anticipări unice.
