Facebook使用了35亿张Instagram照片来改善其人工智能

Facebook使用了35亿张Instagram照片来改善其人工智能

Facebook通过研究35亿张Instagram照片,改进了计算机的功能,以更好地对照片中的对象进行分类。

这家社交网络巨头透露了其最新的人工智能项目周三在加利福尼亚州圣何塞举行的公司年度F8开发者大会期间。

Facebook(FB)首席技术官MikeSchroepfer向编程人员解释了提高计算机理解特定对象的准确性所面临的挑战在照片中。最大的问题之一是没有足够的正确标记的照片来训练计算机以了解其中的内容。

例如,在计算机可以理解照片中的苹果确实是苹果之前,它需要对以前的苹果照片进行“训练”,这些照片是人们用正确的水果准确标注的。

考虑到Facebook拥有流行的Instagram照片共享服务,公司会想要使用全部Instagram从上传的照片中捕获的数据。然后它可以使用这些照片来提高其整体图像识别能力。

Schroepfer说,Facebook拍摄了35亿张Instagram照片,装饰着人们的标签来描述它们,并且能够“产生最先进的技术结果“在流行的ImageNet计算机视觉基准测试中,人工智能研究人员用它来衡量他们的项目与其他项目相比的有效性。

在Facebook开发者大会之前接受财富的采访时,Facebook的应用计算机视觉负责人ManoharPaluri说,培训该公司计算机的挑战之一是,许多Instagram照片都有“嘈杂的标签”,这意味着有人可能将狗的照片描述为哈士奇,而实际上它是一个不同的品种。

“噪音到处都是,”Paluri说Instagram照片的描述不准确。

一旦计算机能够分析数十亿张照片,Facebook就基本上是十字架Paluri说,使用流行的英语语言数据库(称为WordNet)来确定结果。

在一篇关于该项目的研究论文中,Facebook研究人员表示,通过使用WordNet,该公司能够将常见的主题标签与彼此减少噪音。例如,带有“棕熊”标签的Instagram照片现在与用棕熊的科学名称“Ursusarctosarctos”标记的照片相关联。

结果在这个培训过程中,Paluri说,Facebook的计算机现在可以区分照片中特定种类的鸟类以及这些照片中不同的天气条件。

该系统现在也可以区分不同品种的帕苏里说,dosas是一种流行的类似绉的食物,并认识到像煎饼一样的煎饼是印度菜的一部分。

整个AI项目耗时22天,需要330个图形处理单元的功能,或者掌握这些深度学习任务的GPU。

Paluri说,通过提高理解图像的能力,Facebook可以为盲人用户创建更准确的照片音频描述。

Schroepfer说新的AI图像识别的改进已经融入各种Facebook产品中。

“说实话,这只是一个开始,”Paluri说。“我们开始从这些数据中学习。”

获取数据表,财富的技术通讯。

(责任编辑:北京赛车pk10开车记录)

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