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垃圾分類中所涉及的計算機視覺技術
發布時間:2024/2/21 13:53:41      點擊次數:35

隨(sui)著垃圾分類成(cheng)為(wei)今夏最熱話題,國內互聯網、科技(ji)公司紛紛推出了小(xiao)程(cheng)序、App等查(cha)詢(xun)應(ying)用,包括百度、搜狗、科大(da)訊(xun)飛等公司均推出了相(xiang)關(guan)的(de)智能查(cha)詢(xun)功能。支(zhi)付寶、微信(xin)上也有不少相(xiang)關(guan)小(xiao)程(cheng)序和小(xiao)游戲。這(zhe)些應(ying)用的(de)特點大(da)同小(xiao)異(yi),主要以查(cha)詢(xun)為(wei)主,支(zhi)持語音、圖像查(cha)詢(xun)。接受新浪科技采訪時,人工智能技術與服務提供商第四范式的技術人員表示,垃圾分類中所涉及的計算機視覺技術包括了圖像分類、圖像定位、圖像檢測等環節。

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例如在垃圾分類的場景中,首先需要將帶有不同垃圾種類的圖片進行標注,標注是為了告訴計算機圖像中出現的是可回收、廚余、不可回收等不同類型的垃圾,以及垃圾在圖像中的位置等信息,作為訓練模型的原始數據。

模型(xing)訓練好后,可以將(jiang)新的(de)(de)圖(tu)片輸(shu)入給模型(xing),模型(xing)會識(shi)別、定位出是哪種類型(xing)的(de)(de)垃(la)圾以及(ji)所在的(de)(de)位置,從而實(shi)現垃(la)圾分類的(de)(de)需(xu)求。

“目(mu)前計算機視(shi)覺技術已(yi)經(jing)相當(dang)成熟,第四(si)范式在(zai)計算機視(shi)覺領(ling)域已(yi)經(jing)有了深(shen)厚的(de)(de)積累。能否投入使用的(de)(de)關鍵在(zai)于(yu)模型識別(bie)的(de)(de)精準度,而影響(xiang)模型精準度的(de)(de)關鍵在(zai)于(yu)原始(shi)數據量(liang)的(de)(de)質(zhi)量(liang)的(de)(de)大(da)小。原始(shi)數據質(zhi)量(liang)越高,數量(liang)越大(da),訓練出識別(bie)準確(que)率高的(de)(de)模型幾率越大(da)。”

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上述(shu)技術人員表示,數據庫(ku)中包含是經(jing)過標注過的(de)數據,標注的(de)質(zhi)量越高(gao),AI訓(xun)練的(de)效(xiao)果(guo)越好。

但目前(qian),最大的(de)(de)問題是(shi),標注數據的(de)(de)過程(cheng)更多的(de)(de)是(shi)由人工來完成,現階段還無法由AI來實(shi)現。雖然一些研究(jiu)者(zhe)正在(zai)探索自(zi)動(dong)標注數據的(de)(de)工作,但離真正應用(yong)還存在(zai)很(hen)長的(de)(de)距離。

此外,值得思考的是,如果將(jiang)來(lai)各個(ge)城市(shi)的垃圾分類標準不統一,也將(jiang)會對AI提出更高的要求。


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