首页 雷火竞猜正文

种子搜索,Facebook最新研究成果:AI更爱辨认有钱人,准确率高出20%!-雷火电竞csgo

admin 雷火竞猜 2019-06-16 210 0

Facebook的研讨标明,AI对物体并非无差异辨认,计算机视觉体系能愈加高效地辨认更贵的家庭物体。

最近,Facebook AI研讨人员在ARXIV上宣布了一篇题为《物体辨认对每个人都相同有用吗?》的论文,他们指出“与亚洲和非洲比较,体系更简单辨认北美和欧洲家庭中的物品。”研讨人员发布了6个干流物体辨认体系的剖析,进一步发现辨认家庭物体的计算机视觉对高收入家庭更有用

这项研讨查验了Facebook、Google Cloud、Microsoft Azure、AWS、IBM Watson和Clarifai开发的分类体系,旨在剖析公共方针辨认体系在地舆多样性数据上的准确性。

论文的数据包括家庭物品,期望比物体辨认中常用的图画数据有更具代表性的地舆掩盖规模。他们发现,在家庭收入较低的国家,这些体系在家庭物品上的体现相对较差。功能下降主要是因为方针类(例如,洗碗皂)的外观差异以及放置的不同环境(例如,澡堂外呈现的牙刷)形成的。

终究研讨成果显现,6个干流物体检测体系的剖析对殷实家庭的作用要比最赤贫家庭好10-20%。研讨人员进一步例子,Facebook在美国每月收入3500美元或以上的家庭与索马里和布基纳法索等国每月收入50美元或以下的家庭之间的准确率间隔高达20%。

物体辨认是什么?

物体辨认运用计算机视觉来区分椅子、牙膏或衣服等事物之间的差异。它被很多云服务公司以及面向顾客的服务所运用,如谷歌帮手的计算机视觉服务镜头和亚马逊的风格感知都运用了这项技能。Facebook运用方针检测进行内容审阅,并为有视觉妨碍的人辨认屏幕上的东西。

研讨成果标明,这个问题并不是存在于一个特定的物体辨认体系,而是广泛影响了包括Facebook在内的很多公司的东西,成果清楚地标明,未来整个职业包括Facebook需求做得更好。他们期望经过发布成果和论述办法,让更多AI研讨人员和工程师能够运用这个程序来测验和比较自家辨认体系的功能,然后更有用地为每个人服务。

形成贫富差异的原因是什么?

从地图上看,Facebook的物体辨认功能在南半球的体现最差。

为了测验物体辨认体系的准确性,研讨人员运用了由Gapminder基金会对50个国家的264个家庭拍照的图画进行汇编的开源数据集Dollar Street。

研讨发现,当下体系中的差异可能是因为很多方针探测体系在练习时运用的Imagenet简直完全是欧洲和北美的相片汇编而成。经过公共相片网站上的英语查找取得的相片也可能是美国和欧洲高收入环境过度体现的一个原因。事实上,Facebook计算机视觉研讨人员在前些时刻制作非洲人口密度图时,不得不从头界说房子的类型。

Facebook表明,它方案经过运用包括非英语标签的图画对其卷积网络进行训练来处理这一缺点。这项作业将在6月16日至20日在加利福尼亚长滩举办的计算机视觉和模式辨认范畴的尖端会议(CVPR)上举办的计算机视觉全球应战研讨会上共享。

机器翻译尽管火,但间隔替代人工翻译还有一段间隔

声明:该文观念仅代表作者自己,搜狐号系信息发布渠道,搜狐仅供给信息存储空间服务。
雷火电竞版权声明

本文仅代表作者观点,不代表本站立场。
本文系作者授权发表,未经许可,不得转载。

最近发表

    雷火电竞csgo_雷火电竞2_雷火竞猜

    http://www.myriaresearch.com/

    |

    Powered By

    使用手机软件扫描微信二维码

    关注我们可获取更多热点资讯

    雷火电竞出品