Facebook відкриває свій ШІ для розпізнавання зображень для всіх

Facebook раніше виклав свої системи розпізнавання зображень у ряді дослідницьких статей, які також доступні для громадськості разом із демонстраціями. Наразі алгоритми компанії працюють у поєднанні з її згортковими нейронними мережами MultiPathNet — штучним інтелектом, який живиться величезними кількість даних, доки вона не зможе самостійно розпізнавати інші дані, дозволяючи Facebook розуміти зображення на основі кожного його пікселя містить.

Щоб класифікувати та маркувати об’єкти на зображенні, Facebook поєднує свою структуру сегментації DeepMask із модулем уточнення сегментів SharpMask. Останній етап системи машинного зору Facebook використовує ШІ глибокого навчання MultiPathNet для позначення кожного об’єкта на фотографії.

Згідно з даними Facebook, програмне забезпечення машинного зору зі штучним інтелектом прогресувало семимильними кроками за останні кілька років, дозволяючи тип класифікації зображень, якого зовсім недавно навіть не існувало. Facebook стверджує, що відкрите програмне забезпечення має вирішальне значення для його розвитку.

Методи глибокого навчання з’являються по всьому великому блакитному гіганту. AI живить Facebook (суперечливий) функція розпізнавання обличчя, керує кураторством у своїй стрічці новин і навіть використовується в цифровий помічник для Messenger.

Це не перший раз, коли Facebook відкриває вихідний код свого ШІ. Насправді компанія є свого роду новатором, коли справа доходить до обміну своїми технологіями. У грудні, Facebook представив свій найсучасніший комп'ютерний сервер присвячений штучному інтелекту для Open Compute Project — групи, що складається з технологічних гігантів, таких як Apple і Microsoft, які поділяють дизайни відповідних комп’ютерних інфраструктур.

Facebook вже прогнозує майбутні варіанти використання технології розпізнавання зображень. Компанія розкриває, що потенційно може допомогти їй побудувати існуючі описи зображень, згенеровані ШІ, для слабозорих.

«Наразі користувачі з вадами зору, які переглядають фотографії у Facebook, чують лише ім’я людини, яка поділилася фотографією, а потім термін «фото», коли вони натрапляють на зображення у своїй стрічці новин», — пише Пьотр Долар, дослідник в Facebook AI Research (FAIR), в a публікація в блозі. «Замість цього ми прагнемо запропонувати більш багаті описи, наприклад, «Фото містить пляж, дерева та трьох усміхнених людей».»

Крім того, Facebook стверджує, що його наступним завданням є застосування своїх методів розпізнавання зображень до відео, «де об’єкти рухаються, взаємодіють і змінюються з часом» і навіть Facebook Прямі ефіри. «Класифікація в режимі реального часу може допомогти виявити релевантні та важливі відео в реальному часі Facebook, тоді як застосування більш досконалих методів для виявлення сцен, об’єктів і дій у просторі та часі може одного дня дозволити оповідання в реальному часі», – додає Долар.

Рекомендації редакції

• Навіть OpenAI відмовився від спроб виявити плагіат ChatGPT
• Найкращі генератори зображень AI для створення мистецтва з тексту
• Meta створила DALL-E для відео, і це водночас моторошно та дивовижно
• Три причини, чому Facebook/Meta закриває свою систему розпізнавання облич
• BigSleep A.I. це як Google Image Search для фотографій, яких ще не існує

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.