Facebook推出新AI工具,可識別圖片中的物體

2020-12-06 品玩

PingWest品玩6月4日訊，據澎湃新聞消息，近日，來自Facebook人工智慧研究實驗室（FAIR）的六名成員利用Transformer神經網絡架構創建了端到端的AI工具「DETR」，用於簡化計算機識別圖像的過程。DETR是Facebook 最新推出的AI計劃，旨在找到一種語言模型來解決計算機視覺方面難題。目前，DETR在大物體的識別上比小物體上更準確。研究人員表示：「目前的模型需要幾年改進才能應對類似的問題，我們希望未來的工作能夠成功解決。」

相關焦點

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    要讓計算機學會識別一張照片中的圖像，通常來說，需要先讓它看上千張已經標註好數據的圖片。為了能簡化計算機識別圖像的過程，來自Facebook人工智慧研究實驗室（FAIR）的六名成員利用Transformer神經網絡架構創建了端到端的圖像檢測AI。
  • 能夠識別圖片中的物體的智能工具
    近期，計算機科學家史蒂芬·沃爾夫勒姆（Stephen Wolfram）發布了一種新工具，名叫「沃爾夫勒姆圖片識別項目」（ Wolfram Image Identification Project）。用戶藉助這項工具首先需要上傳或者連結到一張圖片，然後就可以看到計算機如何來識別圖片中物體。
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    《業界丨Yann LeCun卸任Facebook AI實驗室主任，稱將回歸科研》在一些「搞事情」媒體各種「Facebook變天、LeCun連降兩級」的報導之下，昨天，Yann LeCun又發了一個「澄清帖」，說明Jerome Pesenti所擔任的AI副總裁是一個新職位
  • Facebook AI 正在升維突破:教AI像人類一樣理解三維世界
    ，還必須學會以三維視角理解視覺場景，比如將二維圖片中的沙發、餐桌和茶几以三維建模的方式重現出來。想要在真實世界中識別和判斷不規則物體的三維數據，例如在雜亂多變的環境中識別和排除遮擋物，需要克服一系列光學挑戰。由於技術原因，僅憑現有的工程框架（Mask R-CNN）難以勝任。
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    而 Detectron2 則是剛推出的新版 PyTorch 1.3 （詳情查看：https://www.leiphone.com/news/201910/9J4PTd833WMwdVoQ.html）中一重大新工具，它源於 maskrcnn 基準測試，但它卻是對先前版本 detectron 的一次徹底重寫。
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    蓋世汽車訊 據外媒報導，初創公司Deep Vision推出了一款新型AI處理器，具備新型晶片設計，適合用於智能城市、智慧零售等需要能耗較低的邊緣生物識別應用。
  • Facebook AI 年度總結來啦
    內容如下，一起來看看吧~在 Facebook，我們認為，人工智慧以更有效的新方式學習，就像人類一樣，可以在將人們聚集在一起發揮重要作用。這一核心信念有助於推動我們的 AI 戰略，將投資重點放在與使用真實數據學習的系統相關的長期研究上，激勵工程師與更廣泛的人工智慧社區共享尖端工具和平臺，並最終展示使用技術造福世界的新方法。
  • 華人研究團隊推出AI「諷刺」檢測模型，準確率達86%
    其實也就這樣，大家還是買1024g的吧如果答對了，你可別驕傲，因為這道題可能連AI都會。最近，中國北京的信息工程研究所和中國科學院聯合推出的一款AI模型，『諷刺』識別準確率高達86%。而且，這項研究成果還登上了計算機語言協會（ACL）。
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  • Facebook 發布 wav2letter 工具包,用於端到端自動語音識別
    雷鋒網 AI科技評論消息，日前， Facebook 人工智慧研究院發布 wav2letter 工具包，它是一個簡單高效的端到端自動語音識別(ASR)系統，實現了Wav2Letter: an End-to-End ConvNet-based Speech Recognition System 和Letter-Based Speech Recognition with Gated
  • 在線文字圖片識別工具
    騰訊優圖，提供圖片整體文字的檢測和識別服務，返回文字框位置與文字內容。支持多場景、任意版面下整圖文字的識別，以及中英文、字母、數字、常見字符的識別。百度文字識別，支持多場景下的文字檢測識別。OCRMaker，提供在線文字識別，文字提取等服務。
  • 夏日專刊AI產品上新升級集錦,50餘項軟硬能力加速場景落地
    >ai.baidu.com/tech/ocr//intelligent_ocr 文檔版面分析與識別全面公測對文檔版面進行自動分析，檢測圖、表、標題、文本的位置，輸出分版塊內容的文字識別結果；支持中/英兩種語言、手寫/印刷體混排多種場景 。
  • 怎麼用工具識別圖片文字?超實用的圖片文字識別方法
    怎麼用工具識別圖片文字？有關圖片識別文字的問題相信很多小夥伴都遇到過，例如當我們看上網頁上的文本內容不能直接提取時，就可以將其製作成圖片的形式然後再用工具識別其中的文字信息達到提取效果。接下來分享一個超實用的圖片文字識別方法，有需要的小夥伴可以學習一下喲！
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    而 ImageNet 2013 年推出目標檢測挑戰，在四萬張網際網路圖片中檢測 200 類物體，mAP 從 0. 2258 提升到 2017 年 0.7322，這個水平也幾乎達到了人類的水平。分割：這也是常規的醫學圖像分析中的一類任務。
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    近日，Facebook 人工智慧研究團隊在 arXiv 發布的新論文《Billion-scale similarity search with GPUs》宣稱在這一問題上取得了重大進展，在 GPU 上實現了十億規模級的相似性搜索。該團隊已經將相關實現的代碼進行了開源。機器之心在此對該研究論文及其代碼項目進行了簡單介紹。
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    最後，當將深度神經網絡應用到這些邊緣識別器時，我們的方法為對象檢測提供了一種嶄新的預訓練模式。1.引言人類視覺系統很容易感知識別圖像的突出邊緣。突出邊緣對於如光流、物體檢測、物體建議等分類任務相當有用，所以建造同樣視覺能力的機器系統對邊緣檢測也應該很有趣。
  • Facebook 開源 CV 開發平臺 Detectron,打包支持各種物體識別算法
    雷鋒網 AI 科技評論消息，Facebook 人工智慧實驗室今日宣布開源自己的頂級物體檢測研究平臺 Detectron，為廣大研究人員們未來的新計算機視覺研究課題提供靈活、快速的模型實現和評估途徑。據 Facebook 介紹，Detectron 項目最初開始於 2016 年 7 月，當時的目的是在 Caffe2 的基礎上建立一個快速、靈活的物體檢測系統，內部開發過程也就從此開始。
  • Facebook 發布無梯度優化開源工具 Nevergrad,可應用於各類機器...
    為了使得參數/超參數的調整更快、更簡單，Facebook 創建了一個名叫 Nevergrad（https://github.com/facebookresearch/nevergrad）的 Python 3 庫，並將它開源發布。Nevergrad 提供了許多不依賴梯度計算的優化算法，並將其呈現在標準的問答 Python 框架中。此外，Nevergrad 還包括了測試和評估工具。
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    今天，Facebook開源了一個這樣的框架，DETR(DEtection TRansformer)在本文中，我們將快速了解目標檢測的概念，然後直接研究DETR及其帶來的好處。目標檢測在計算機視覺中，目標檢測是一項任務，我們希望我們的模型將對象與背景區分開，並預測圖像中存在的對象的位置和類別。