谷歌推出基于机器学习的图像标注方式

近日,谷歌公司推出了一款新型图像标注方式 “流体标注”,即采用机器学习来注释分类标签并勾勒出图片中的每个对象和背景区域。谷歌表示其可将标记数据集的速度提高3倍。
据悉,谷歌推出的流体标注模型主要利用人工智能学习的基础,对图像数据进行自动标注,对于标注不准确或者出现偏差的地方可以通过人工调整,从而提高标注效率。即便该模型可借助机器学习提升标注速度,但最初还需进行人为地数据标注,为其提供初始训练数据集。事实也正是如此,为了标注图片,谷歌预先以约一千张具有分类标签和信任分数的图片训练了语意分割模型。但该模型尚不完美,谷歌称,物体边界标记问题、界面操作速度以及类别扩展等仍需进一步研究或完善。
传统手动标记(中列)和流体标注(右)比较

pem探头的主要特点及性能参数
ST机器学习解决方案助力车企探索汽车AI可能性
中国企业将通过5G技术占据国内外市场的大数据服务
深入解读工业互联网平台产业生态布局
消防工程师的一级和二级有哪些区别
谷歌推出基于机器学习的图像标注方式
算法问题汇总
SRAM存算一体芯片的研究现状和发展趋势
安防行业将主导未来的无人驾驶
苹果换成了华为P30Pro,用了2个星期后,无奈又换回苹果!
usb和sd卡接口防静电设计方案(3D打印机)
荣耀20青春版曝光搭载麒麟810处理器和后置矩阵式四摄
外圆车抛一体装置及仓内粉尘压力密度监控系统研究
vlookup函数是什么?有什么作用及使用方法
Avago推出创新超薄型导光膜背光方案
win10最稳定版本将被抛弃,下月将强制升级
新汉推出U PoE接口的视频监控产品
随着AI技术的发展,下一波人工智能将会更加强大
“聪明”的智能药盒定时提醒吃药 并直接显示该吃多少
大疆机甲大师RoboMasterS1评测 可操作性和可扩展性极强