Google выпускает огромное хранилище данных для обучения искусственному интеллекту, содержащее более 5 миллионов фотографий 200 000 достопримечательностей по всему миру

Разработка систем искусственного интеллекта, которые способны точно распознавать характеристики каждого места в мире на индивидуальном уровне (т.е. иметь возможность четко различать места одной категории, например, Ниагарский водопад с любым другим водопадом) и извлекать изображения (объекты на изображениях). с другими версиями этого объекта в каждой категории) входят в число давних целей отдела интеллектуальных исследований. Особый интерес представляет искусственный интеллект Google. В прошлом году компания выпустила Google-Landmarks, пакет данных о достопримечательностях Земли, который, по утверждению Google, был крупнейшим в мире на тот момент, а также организовала 2 конкурса (Landmark Recognition 2018 и Landmark Retriny 2018), в которых приняли участие более 500 ведущих исследователей машинного обучения и искусственного интеллекта в мире.

• Повысьте эффективность оценки депрессии с помощью моделей искусственного интеллекта.

После прошлогоднего успеха вчера, 5 мая, Google официально выпустила хранилище обучающих данных искусственного интеллекта Google-Landmarks-v2 с открытым исходным кодом, что является важным шагом в плане успешного развития новых технологий.Модели компьютерного зрения могут распознавать ориентиры по всему миру. быстро, точно и качественно. Это хранилище данных Google-Landmarks-v2 намного больше по размеру, чем предыдущая версия, и содержит до 5 миллионов фотографий (вдвое больше, чем в предыдущей версии) 200 000 достопримечательностей (в 7 раз больше, чем в предыдущей версии) по всему миру. Во всем мире.

Кроме того, Google не забыл в этом году запустить два новых «челленджа» — Landmark Recognition 2019 и Landmark Retriny 2019 — в сообществе машинного обучения Kaggle, а заодно выпустил исходный код и модель для Detect-to-Retieve, платформа помогает более эффективно восстанавливать изображения по регионам.

• ИИ использует твиты, чтобы помочь исследователям анализировать ситуации с наводнениями

«Как распознавание изображений, так и методы поиска, как правило, требуют больших наборов обучающих данных с точки зрения как количества изображений, так и разнообразия ориентиров, чтобы лучше обучать систему, а также быть более сильными. Мы надеемся, что этот набор данных поможет более тщательно улучшить возможности распознавания и поиска изображений в современных моделях искусственного интеллекта», — сказали два инженера-программиста из команды Google AI, Бинъи Цао и Тобиас, — поделился Вейанд.

Кроме того, по словам этих двух экспертов, 5 миллионов фотографий более чем 200 000 достопримечательностей, хранящихся в Google-Landmarks-v2, собраны и предоставлены фотографами со всего мира. На каждой фотографии будет указано конкретное описание места и автора, например, замок Нойшванштайн, мост Золотые Ворота, Киёмидзу-дэра, Бурдж-Халифа, Сфинкс Гизы (Большой Сфинкс Гизы), Мачу-Пикчу и многие другие известные достопримечательности. Затем исследователи Google добавили исторические, малоизвестные фотографии, собранные из Wikimedia Commons, онлайн-архива изображений, звуков и т. д. других типов медиаданных Фонда Викимедиа.

• Искусственный интеллект OpenAI победил команду действующего чемпиона мира по Dota 2

Так в чем же основная проблема, которую решает фреймворк «Обнаружение-извлечение»? Как объяснили Бинги Цао и Тобиас Вейанд, выпущенные Google модели (обученные на подмножестве из 80 000 изображений из первого набора данных Google-Landmarks) могут использовать преимущества ограничивающих рамок. содержащие интересные предметы, тем самым значительно повышая точность.

Кроме того, с сегодняшнего дня начали приниматься регистрации для участия в проектах Landmark Recognition 2019 (где командам-участникам поручено разработать модели искусственного интеллекта, помогающие идентифицировать достопримечательности) и Landmark Retriny 2019 (команды-участники используют системы искусственного интеллекта для поиска изображений для точного отображения обозначенного места). Оба конкурса будут включать денежные призы на общую сумму 50 000 долларов США, а команды-победители будут приглашены Google на конференцию по компьютерному зрению и распознаванию образов (Конференция по компьютерному зрению и распознаванию образов), которая состоится в Лонг-Бич, штат Калифорния, в конце этого года, чтобы продемонстрировать детали подхода, который они реализовали.