Програми розпізнавання зображень навчаються за допомогою баз даних мільйонів фотографій, позначених вручну, щоб навчити комп’ютер розпізнавати різні об’єкти. Але у Facebook вже є цікава база даних зображень: Instagram. Під час конференції F8, гігант соціальних мереж поділився тим, як компанія навчила штучний інтелект розпізнавати зображення за допомогою комбінації публічних фотографій Instagram і хештегів.
Позначення зображення вручну для створення бази даних із мільйонів фотографій є трудомістким процесом, особливо, якщо переходити до конкретних деталей, як-от вид птахів, а не просто маркування «птах». Facebook натомість дослідники вирішили перевірити, чи можна змусити існуючий, уже позначений набір зображень працювати, використовуючи загальнодоступні зображення в Instagram та супроводжуючі їх хештеги.
Рекомендовані відео
Проблема, звичайно, полягає в тому, що хештеги не завжди деталізують те, що зображено на фото. Хоча деякі користувачі можуть позначити породу собаки хештегом на фотографії, будь-який ШІ. системі також доведеться відсіювати такі хештеги, як #tbt (Throwback Thursday) або хештеги з кількома значеннями. Facebook називає ці нерелевантні або неспецифічні хештеги «непослідовним шумом міток».
Пов'язані
- Facebook починає об’єднувати функції чату Instagram, Messenger на iOS, Android
- Facebook каже, що майбутнє приватне, але що це означає?
- Facebook використовує A.I. для створення найдетальніших у світі карт населення
Щоб прорватися крізь шум, Facebook розробив штучний інтелект. контролювати хештеги — по суті, розробляти ШІ. щоб потім використовувати це для створити інший ШІ. Дослідницька група створила модель прогнозування хештегів, а потім обмежила програму навчання певним списком хештеги.
Найточніша система розпізнавання зображень, отримана в результаті експерименту, використовувала список із 1500 хештегів і тренувалася на мільярді Точність фотографій в Instagram склала 85,4 відсотка — рейтинг, який, за словами Facebook, на два відсотки вищий, ніж раніше просунуті моделі. Ця система була більш точною, ніж модель, навчена 17 000 хештегами, що призвело команду до зробити висновок, що звуження фокусу навчальних даних призводить до більш точного розпізнавання зображень система.
Facebook планує продовжувати використовувати подібну ідею для створення більш конкретного комп’ютерного зору, здатного розпізнавати види дерев, квітів і птахів. Точніша система розпізнавання зображень може бути використана для покращення існуючої програми Facebook, яка, наприклад, зчитує вміст зображень людям із вадами зору.
Facebook планує випустити вбудовування навчальної моделі як відкритий код для подальшого розширення.
У той час як доступ до великих наборів даних Instagram може допомогти створити точніше розпізнавання зображень за менший час, інші викликають питання щодо конфіденційності. У Facebook повідомили, що в дослідженні використовувалися лише публічні зображення Instagram.
Рекомендації редакції
- Facebook, Instagram незабаром зможуть активно шукати — і блокувати — вкрадені зображення
- Facebook скасовує конференцію розробників F8 через побоювання щодо коронавірусу
- Нова функція камери Instagram, режим створення, не призначена для зйомки фотографій або відео
- Instagram каже, що його A.I. може відстежити знущання на фотографіях
- Facebook Marketplace стає розумнішим завдяки новим інструментам на основі штучного інтелекту
Оновіть свій спосіб життяDigital Trends допомагає читачам стежити за динамічним світом технологій завдяки всім останнім новинам, цікавим оглядам продуктів, проникливим редакційним статтям і унікальним у своєму роді коротким оглядам.
