Чи плануєте ви створити та налаштувати модель розпізнавання обличчя для інтелектуальних пристроїв, банківських операцій чи оптимізації громадської безпеки? Якщо так, тоді вам потрібно буде зосередитися на правильних навчальних наборах даних, а не на будь-чому іншому. Так, налаштувати правильну модель штучного інтелекту з глибоким навчанням і алгоритмами машинного навчання складно само по собі, але визначення джерела даних і збору даних займає головну роль. У цій статті ми обговорюємо випадки використання розпізнавання обличчя та наскільки важливо заповнювати моделі розпізнавання обличчя потрібними даними. Після цього ми торкнемося бази зі стратегіями анотації даних для оптимізації моделей розпізнавання обличчя.
Ось три ключові висновки:
- Розпізнавання обличчя має кілька реальних переваг. Вони можуть запобігати крадіжкам у магазинах, виявляти зниклих людей, покращувати якість персональних оголошень, оптимізувати роботу правоохоронних органів, робити школи герметичними та безпечними, відстежувати відвідування класів і робити багато іншого. Завдяки величезним можливостям і широкому охопленню очікується, що світовий ринок розпізнавання облич до 7 року оцінюватиметься в 2024 мільярдів доларів.
- Важливо заповнити моделі розпізнавання облич правильними наборами даних. Цей підхід означає, що дані слід перевіряти на точність і нульову похибку, а також належним чином маркувати.
- Анотація даних або маркування є важливими для подальшого покращення якості поданих даних. Підхід передбачає використання обмежувальних рамок, семантичної сегментації та інших стратегій анотації — на основі відповідного набору даних.
Клацніть тут, щоб прочитати цю статтю: