Intenționați să creați și să configurați un model de recunoaștere facială pentru dispozitive inteligente, operațiuni bancare sau optimizare a siguranței publice? Dacă da, atunci ar trebui să vă concentrați pe seturile de date de antrenament potrivite față de orice altceva. Da, configurarea modelului AI potrivit cu algoritmi de învățare profundă și ML este o provocare în sine, dar definirea aprovizionării și colectării datelor este dificilă. Pe parcursul acestui articol, discutăm despre cazurile de utilizare ale recunoașterii faciale și cât de important este să alimentați modelele de recunoaștere facială cu tipul potrivit de date. Odată terminat, atingem baza cu strategii de adnotare a datelor pentru optimizarea modelelor de recunoaștere facială.
Iată cele trei concluzii cheie:
- Recunoașterea facială are mai multe beneficii în lumea reală. Ele pot preveni furturile din magazine, pot detecta indivizii dispăruți, pot îmbunătăți calitatea reclamelor personale, pot optimiza aplicarea legii, pot face școlile etanșe și sigure, pot urmări prezența la clasă și pot face multe altele. Datorită capacităților masive și extinderii vaste, piața globală de recunoaștere facială este de așteptat să fie evaluată la 7 miliarde de dolari până în 2024.
- Este esențial să alimentați modelele de recunoaștere facială cu seturile de date potrivite. Această abordare înseamnă că datele ar trebui revizuite pentru acuratețe și părtinire zero și trebuie să fie etichetate corespunzător.
- Adnotarea sau etichetarea datelor este importantă pentru a îmbunătăți și mai mult calitatea datelor furnizate. Abordarea implică utilizarea casetelor de delimitare, a segmentării semantice și a altor strategii de adnotare – bazate pe setul de date în cauză.
Faceți clic aici pentru a citi acest articol:
