Google mengeluarkan gudang data latihan AI yang besar dengan lebih daripada 5 juta foto 200,000 tanda tempat di seluruh dunia

Mereka bentuk sistem AI yang mampu mengenali dengan tepat ciri-ciri setiap tempat di dunia pada peringkat individu (iaitu dapat membezakan dengan jelas antara tempat dalam kategori yang sama, cth. Air Terjun Niagara dengan mana-mana air terjun lain) dan pengambilan imej (objek dalam imej dengan versi lain objek itu dalam setiap kategori) adalah antara matlamat lama jabatan penyelidikan intelek. Kepintaran buatan Google sangat diminati. Tahun lepas, syarikat itu mengeluarkan Google-Landmarks, pakej data yang berkaitan dengan mercu tanda Bumi yang didakwa Google sebagai yang terbesar di dunia pada masa itu, dan ia turut menganjurkan 2 pertandingan (Pengiktirafan Landmark 2018 dan Landmark Retriny 2018), menarik penyertaan lebih daripada 500 penyelidik pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan terkemuka di dunia.

• Meningkatkan keberkesanan menilai kemurungan dengan model AI

Berikutan kejayaan tahun lepas, semalam 5 Mei, Google secara rasmi mengeluarkan gudang data latihan Google-Landmarks-v2 AI dengan kod sumber terbuka, sebagai langkah penting dalam rancangan untuk berjaya membangunkan teknologi baharu. Model penglihatan komputer boleh mengenali mercu tanda di seluruh dunia dengan lebih banyak lagi. dengan cepat, tepat dan canggih. Gudang data Google-Landmarks-v2 ini jauh lebih besar dalam skala daripada versi sebelumnya, memiliki sehingga 5 juta foto (dua kali ganda lebih banyak daripada versi sebelumnya) sebanyak 200,000 tanda tempat (7 kali lebih banyak daripada versi sebelumnya) di seluruh dunia. Seluruh dunia.

Di samping itu, Google tidak lupa melancarkan dua "cabaran" baharu tahun ini, Pengiktirafan Landmark 2019 dan Landmark Retriny 2019, pada komuniti pembelajaran mesin Kaggle, dan pada masa yang sama mengeluarkan kod sumber dan model untuk Detect-to-Retrieve, rangka kerja membantu memulihkan imej mengikut wilayah dengan lebih berkesan.

• AI menggunakan tweet untuk membantu penyelidik menganalisis situasi banjir

“Kedua-dua kaedah pengecaman dan pengambilan imej secara amnya akan memerlukan set data latihan yang lebih besar dari segi bilangan imej dan kepelbagaian tanda tempat untuk melatih sistem dengan lebih baik serta lebih kukuh. Kami berharap set data ini akan membantu meningkatkan pengecaman imej dan keupayaan mendapatkan semula model AI moden dengan lebih teliti," kata dua jurutera perisian dalam pasukan Google AI, Bingyi Cao dan Tobias. Weyand berkongsi.

Selain itu, menurut dua pakar ini, 5 juta foto lebih daripada 200,000 tanda tempat yang disimpan dalam Google-Landmarks-v2 dikumpulkan dan disumbangkan daripada jurugambar di seluruh dunia. Setiap foto akan dilabelkan dengan penerangan khusus tentang lokasi dan pengarang, contohnya Istana Neuschwanstein, Jambatan Golden Gate, Kiyomizu-dera, Burj Khalifa, Giza Sphinx (Sfinks Besar Giza), Machu Picchu dan banyak lagi tarikan terkenal. Penyelidik Google kemudian menambah foto bersejarah yang kurang dikenali yang dikumpul daripada Wikimedia Commons, arkib imej, bunyi dalam talian Yayasan Wikimedia dan banyak lagi jenis data media yang lain.

• Kecerdasan buatan OpenAI mengalahkan pasukan Dota 2 juara dunia yang memerintah

Jadi apakah masalah utama yang diselesaikan oleh rangka kerja Kesan-untuk-Mendapatkan? Seperti yang dijelaskan oleh Bingyi Cao dan Tobias Weyand, model keluaran Google (dilatih pada subset 80,000 imej daripada set data Google-Landmarks yang pertama) boleh mengambil kesempatan daripada kotak sempadan. Kotak sempadan daripada model pengesanan objek untuk "menambah berat" pada kawasan imej mengandungi item yang menarik, dengan itu meningkatkan ketepatan dengan ketara.

Selain itu, Landmark Recognition 2019 (di mana pasukan yang mengambil bahagian ditugaskan untuk mereka bentuk model AI untuk membantu mengenal pasti tanda tempat) dan Landmark Retriny 2019 (pasukan yang mengambil bahagian menggunakan sistem AI untuk mencari imej untuk dipaparkan dengan tepat di tempat yang ditetapkan) telah mula menerima pendaftaran untuk mengambil bahagian mulai hari ini. Kedua-dua pertandingan akan merangkumi hadiah wang tunai berjumlah $50,000 dan pasukan yang menang akan dijemput oleh Google untuk menghadiri Persidangan Penglihatan Komputer dan Pengecaman Corak (Persidangan Penglihatan Komputer dan Pengecaman Corak). ) yang diadakan di Long Beach, California akhir tahun ini, untuk mempamerkan perincian pendekatan yang telah mereka laksanakan.