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使用SentiSight.ai训练目标检测

张贴2020年11月23日

发展是人类最古老的特征之一。在我们的基因组中,它被编码为总是努力改进、成长、让一切变得更好。2020年,在这个技术发展和收集新想法的时代,成功的关键是。有一个领域在从根本上改变世界方面显示出巨大的潜力,那就是人工智能。betway必威可靠吗

目前,我们正处于这一旅程的起点,使用狭隘的人工智能技术,这一技术只负责一项特定任务,仅此而已。为了向前发展,必须在技术达到人工超智能阶段之前,将其改造成尽可能人性化的技术。受人脑的启发,人工神经网络应运而生,标志着机器学习的开始。

SentiSight.ai是一个基于web的平台,可用于图像标记和开发基于ai的图像识别应用程序。SentiSight.ai的新版本包括强大的功能,如目标检测模型培训、离线模型和改进的图像标记工具。图片来源:神经技术

机器学习家族的方法之一是深度学习,也称为深度结构学习。这是一种模仿人类智能的技术,机器可以通过经验掌握事物,获得知识和技能,而无需人工干预,从大量数据中学习。深度神经网络分析数据的方式与人们分析数据的方式类似:算法得到原始数据,必须自行决定哪些元素相关,哪些元素值得继续进行,哪些元素最好省略。基于收到的反馈,它可以使用多阶段框架从数据中自动学习项目的层次结构,该框架表示从像素到高级语义特征的多层次视图。就像人脑一样,这些学习网络随着人们训练它们的数据量呈指数级增长,每次都为用户提供更好的结果。

术语中的“深度”一词表明神经网络有许多复杂的层次,可以为学习提供资源。与人类大脑类似,这个机器学习分支能够执行任何需要“思考”来解决问题的任务。2006年,随着语音识别方面的惊人结果,深度学习变得越来越流行。根据计算机工程师的说法,这种方法通过允许系统学习复杂而微妙的表征,在物体检测、人脸和语音识别、药物发现、图像超分辨率重建和医学成像等领域取得了重大进展。然而,值得一提的是,结果只与算法训练的数据一样好。如果数据包含无意的偏见或完整性问题,机器学习可能会误导用户。

另一项最先进的技术是目标检测,这项技术近来理所当然地获得了很大的重视。它结合了图像分类和基于深度学习的精确目标定位,从而能够正确、完整地理解图像。这项技术与计算机视觉有关,计算机视觉是一门理解和处理数字图像的科学,就像它们被人脑感知一样。不同的应用程序域用于不同的任务。

显著对象检测使用像素级分割和局部对比度改进,而通用对象检测使用边界框回归(BB)进行检测,这是一种通过在对象周围创建矩形框来改进或预测对象位置的流行技术。社会在完成大量日常任务的同时,也从人工智能中受益。目前,目标识别技术广泛应用于监视、控制犯罪行为、军事和交通,以及医疗诊断和自动驾驶。遥感图像的精确分析在农业领域和国防工业中具有重要的应用价值。通过向算法提供分类图像,可以训练程序以低错误率准确识别特定对象。

毋庸置疑,基于人工智能的医疗设备正因其极具前景的准确性而备受赞誉。经过训练,可以将输入的图像与收集的数据库匹配,这种技术有助于处理大量信息,更好、更快地解决问题。它成功地用于糖尿病视网膜病变的检测,精度超过87.4%,并分析x射线和计算机断层扫描。世界上目前的流行病状况只会增加对这一技术的需要。目标跟踪是图像处理的另一个领域,通过独特的识别和跟踪被识别的目标随时间的位置来实现。这一领域将证明自己在追踪目标移动的行人或车辆、事故、犯罪或安全监控方面是有用的,尽管技术仍在进步。

一种仅为使用而生产的工具图像识别是SentiSight.ai. 它是一个基于web的平台,除了开发基于AI的图像识别应用程序外,还用于图像标记。该平台由Neurotechnology开发,Neurotechnology是一家重视基于深度学习的高精度算法和软件以及其他AI相关技术的公司。在创新时代之前,图像评论由负责此任务的特定团队成员执行。这种方法成本高,耗时耗力。

SentiSight.ai创建时只有两个目标:使图像注释任务更高效、更有利,即使在处理大型项目时也是如此,并为用户提供平滑直观的界面,用于培训和使用深度神经网络模型,从而为公司节省宝贵的时间和金钱。该模型便于初学者使用,同时也便于专业人士使用,因为他们希望有许多培训选项、详细的统计数据和有益的结果表示。提供了多种性能工具,如SentiSight.ai的图像相似性服务、图片标签,这是一种智能标签工具,可大大提高位图注释的速度、帮助识别图片中某些项目的图像分类模型培训。还可以通过SentiSight.ai对目标检测进行模型训练,以帮助预测图像中所需项目的准确位置。有一项功能允许多个用户同时处理同一个项目,同时能够跟踪完成特定任务所花费的时间。SentiSight.ai可以通过REST API服务器或web界面在线使用,也可以通过为希望在自己的机器上运行模型的客户下载的本地版本离线使用。此外,SentiSight.ai提供预先培训的模型,无需对货物分类和人员计数等任务进行任何补充培训即可使用。

随着人工智能技术的不断发展,我们的主要目标是找到创新的方法来为社会造福。目前有很大的改进空间,尽管有足够的研究、试验和测试,我们可能很快就进入通用人工智能时代。

帖子更新于2021年5月12日

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