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臉書用10億張相片訓練AI辨識技術!準確率達84.2%

新頭殼newtalk | 黃伃君 綜合報導
1970-01-01T00:00:00Z
臉書研發的AI電腦視覺技術「SEER」可進行自我監督學習,並且準確辨識出隨機取得的相片內容。   圖:翻攝自Facebook
臉書研發的AI電腦視覺技術「SEER」可進行自我監督學習,並且準確辨識出隨機取得的相片內容。   圖:翻攝自Facebook

臉書利用10億張Instagram相片訓練出強大的AI電腦視覺技術,在物件辨別測試中達到84.2%的準確度,勝過其他現有的AI模型,未來可多方運用在協助視障者辨識相片內容,或是進行相片的自動化分類。

現今要訓練AI模組,通常需要利用已經事先標記好的資料集,不過臉書這款名為「SEER」的AI電腦視覺技術能夠在一組未經標記且未經策劃的訓練資料當中,進行自我監督學習(self-supervised),最終在物件辨別的測試中達到84.2%的準確度。

臉書表示,SEER能夠在隨機的相片資料當中做出正確判斷,顯示AI技術的自我監督學習有了突破性的發展,可減少使用人力為大量資料加註標記,並提供更多元且豐富的訓練資料,同時也可以減少人為策劃時所造成的偏見或歧視行為。

臉書發言人指出,相關技術的應用層面非常廣,像是自動生成相片描述協助視障者理解相片內容,或是完成相片整理的自動化分類,還可以幫助平台自動過濾掉有害內容。

SEER」的AI電腦視覺技術能夠在一組未經標記且未經策劃的訓練資料當中,進行自我監督學習

可減少使用人力為大量資料加註標記,並提供更多元且豐富的訓練資料

像是自動生成相片描述協助視障者理解相片內容,或是完成相片整理的自動化分類

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