Planlægger du at oprette og opsætte en ansigtsgenkendelsesmodel til smartenheder, bankoperationer eller optimering af offentlig sikkerhed? Hvis ja, skal du fokusere på de rigtige træningsdatasæt frem for alt andet. Ja, at opsætte den rigtige AI-model med deep learning og ML-algoritmer er udfordrende i sig selv, men at definere datakilde og indsamling tager kagen. Igennem denne artikel diskuterer vi brugen af ansigtsgenkendelse, og hvor vigtigt det er at fodre ansigtsgenkendelsesmodeller med den rigtige slags data. Når det er gjort, berører vi base med dataannoteringsstrategier til optimering af ansigtsgenkendelsesmodellerne.
Her er de tre vigtigste takeaways:
- Ansigtsgenkendelse har flere fordele i den virkelige verden. De kan forhindre butikstyveri, opdage forsvundne personer, forbedre kvaliteten af personlige annoncer, optimere retshåndhævelsen, gøre skolerne lufttætte og sikre, spore klasseværelset og gøre meget mere. På grund af de enorme kapaciteter og den enorme rækkevidde forventes det globale ansigtsgenkendelsesmarked at blive vurderet til $7 milliarder i 2024.
- Det er vigtigt at fodre ansigtsgenkendelsesmodellerne med de rigtige datasæt. Denne tilgang betyder, at dataene skal gennemgås for nøjagtighed og nul bias og skal være korrekt mærket.
- Dataanmærkning eller -mærkning er vigtig for at forbedre kvaliteten af tilførte data yderligere. Fremgangsmåden involverer brug af afgrænsningsfelter, semantisk segmentering og andre annoteringsstrategier – baseret på det pågældende datasæt.
Klik her for at læse denne artikel:
