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Facebook开源三款图像识别人工智能软件

来源:  2017-06-13 13:04:01    评论:0点击:

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  Facebook 今天开源了三款人工智能图像分割(Image Segmentation)软件,分别是 DeepMaskSharpMaskMultiPathNet,三款工具相互配合完成一个完整的图像识别分割处理流程,DeepMask 生成初始对象 mask、SharpMask 优化这些 mask,最后由 MultiPathNet 来识别这些 mask 框定的物体。SharpMask 目前已遵循 BSD 授权协议在 GitHub 上公开源码。

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  Facebook 的人工智能研究实验室(FAIR)此前曾在多篇学术论文中讨论过以上开源的图像分割技术(论文1论文2论文3)。图像分割技术不仅能够识别图片和视频中的人物、地点、物体,甚至能够判断它们在图像中的具体位置(精确到像素级别),为了做到这一点,Facebook 使用了一种人工智能技术——机器学习,也就是用大量的数据来训练人工神经网络,不断提高其对新数据的处理判断准确性。

  Facebook 一直是开源人工智能技术的积极推动者,在开源三款图像分割软件工具之前,Facebook 还曾在 Torch 上开源了一些功能强大的深度学习工具。

  深度学习是科技巨头竞争激烈的技术阵地,包括苹果、百度、谷歌和微软都投入重金,并在 COCO 这样的图像识别竞技场上展开激烈角逐。

  据 Facbook 介绍,图像分割技术对于改进社交软件来说意义重大,例如计算机能够自动识别图片中的物体,这能极大提高图片搜索的准确率和效率,即使这些图片没有添加人工标签。对于视力障碍的用户来说,计算机甚至能给他们念出图片中的内容。

  Facebook 人工智能实验室的科学家 Piotr Dollár在博客中指出:图像识别技术的下一个挑战是视频识别,这方面 Facebook 的计算视觉技术已经取得一些进展,能够在查看视频的同时理解并区分视频中的物体,例如猫或食物。对视频中物体的实时区分功能将大大提高 Facebook 视频直播内容的推荐准确性,而且随着技术水平的提升,未来机器将能根据场景、物体和动作的时空变化给出实时的描述。

 
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