Czy planujesz stworzyć i skonfigurować model rozpoznawania twarzy dla inteligentnych urządzeń, operacji bankowych lub optymalizacji bezpieczeństwa publicznego? Jeśli tak, musisz skupić się na odpowiednich zestawach danych szkoleniowych, a nie na czymkolwiek innym. Tak, skonfigurowanie odpowiedniego modelu sztucznej inteligencji z algorytmami głębokiego uczenia i uczenia maszynowego samo w sobie jest wyzwaniem, ale zdefiniowanie pozyskiwania i gromadzenia danych to pestka. W tym artykule omawiamy przypadki użycia funkcji rozpoznawania twarzy oraz to, jak ważne jest dostarczanie modeli rozpoznawania twarzy odpowiednim rodzajem danych. Po zakończeniu dotykamy bazy strategiami adnotacji danych w celu optymalizacji modeli rozpoznawania twarzy.
Oto trzy kluczowe wnioski:
- Rozpoznawanie twarzy ma kilka rzeczywistych korzyści. Mogą zapobiegać kradzieżom w sklepach, wykrywać zaginione osoby, poprawiać jakość ogłoszeń osobistych, optymalizować egzekwowanie prawa, zapewniać szczelność i bezpieczeństwo szkół, śledzić frekwencję w klasach i robić znacznie więcej. Ze względu na ogromne możliwości i szeroki zasięg globalny rynek rozpoznawania twarzy ma być wyceniony na 7 miliardów dolarów do 2024 roku.
- Konieczne jest zasilenie modeli rozpoznawania twarzy odpowiednimi zbiorami danych. Takie podejście oznacza, że dane powinny być przeglądane pod kątem dokładności i zerowego błędu systematycznego oraz muszą być odpowiednio oznakowane.
- Adnotacja lub etykietowanie danych jest ważne dla dalszej poprawy jakości dostarczanych danych. Podejście to obejmuje stosowanie ramek ograniczających, segmentację semantyczną i inne strategie adnotacji — oparte na danym zbiorze danych.
Kliknij tutaj, aby przeczytać ten artykuł: