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河北快三投注 Facebook推出新AI工具可直接识别图片中的物体

要让计算机学会识别一张照片中的图像,清淡来说,必要先让它望上千张已经标注益数据的图片。为了能简化计算机识别图像的过程,来自Facebook人造智能钻研实验室(FAIR)的六名成员行使Transformer神经网络架构创建了端到端的图像检测AI。

DETR能够直接(并走)展望最后的检测终局

钻研员将这套工具命名为DETR(Detection Transformer),并外示这套工具简化了识别图片对象必要的组件。

FAIR 在官方博客中称,DETR是第一个成功将Transformer架构集成为图像对象检测中央的工具。Transformer架构能够像近年来对自然说话进走处理相通,彻底转折计算机视觉,或者缩短自然说话处理与计算机视觉之间的差距。

“经过将通用的CNN与Transformer架构相结相符,DETR能够直接(并走)展望最后的检测终局河北快三投注,与很众其他当代检测工具迥异河北快三投注,新模型在概念上很浅易河北快三投注,不必要特意的数据库。”钻研员在论文中称。

Transformer架构由谷歌钻研人员于2017年创建,Transformer架构最初旨在改进机器翻译的手段,但现在已发展成为机器学习的基石,可用于训练一些最通走的经过预先培训的说话模型,例如Google的BERT,Facebook的RoBERTa等。Transformer架构操纵仔细力函数代替递归神经网络来展望序列中的下一步。行使于物体检测时,Transformer能够缩短竖立模型的步骤,例如创建空间锚点和自定义图层等步骤。

钻研人员在论文中称,DETR取得的终局可与Faster R-CNN媲美。Faster R-CNN是由微柔钻研院创建的对象检测模型,自2015年推出以来已获得近10000次引用。

尽管成果不错,但钻研人员在论文中也指出了这个模型的主要题目之一:DETR在大物体的识别上比幼物体上更实在。钻研人员外示:“现在的模型必要几年改进才能答对相通的题目,吾们期待异日的做事能够成功解决。”

值得一挑的是,DETR是Facebook 最新推出的AI计划,这个计划旨在找到一栽说话模型来解决计算机视觉带来的挑衅。在此之前,针对自家平台上泛滥的流言和不实消休,Facebook引入了凶意模因数据集挑衅。Facebook认为,凶意图文对于机器学习程序而言是一个兴味的挑衅,机器学习在短时间内还找不到完善的解决手段。Facebook期待开发者能创建出模型识别图像和随附文本中忤逆Facebook政策的内容。(本文来自澎湃消休,更众原创资讯请下载“澎湃消休”APP)

编者按:本文系投稿稿件,作者王新喜,版权归原作者所有。

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posted @ 20-06-06 10:52  作者:admin  阅读量:

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