Facebook推出SEER自我进修计较机视觉模子

Facebook开辟了SEER（自我支持）计较机视觉模子，可以在起码的人工干涉干与下独立进修识别照片中的对象。

将来的AI系统将像人们所做的那样进修-无需依靠标志的数据集。 今天，我们将具体先容SEER，这是自我监视#computervision的一项冲破，以及开源VISSL（我们用来构建它的库）。 相识更多：https：//t.co/CBg6ZkiqFU pic.twitter.com/zHHM3UHiUs

-Facebook AI（@facebookai）2021年3月4日

SEER模子可以从Internet上任何随机的图像组中进修，而无需使用当今用于创建大大都计较机视觉算法的仔细节制和标志。 在对一百万张随机，未标志和未排序的大众Instagram图片举行预训练后，该模子在 [simple_tooltip content=”Самый большой в мире набор визуальных данных, который используется разработчиками систем компьютерного зрения для проверки точности работы их алгоритмов.”]影像网[/simple_tooltip]… Facebook AI首席科学家Yann LeCoon指出，自学是构建具有基础常识的呆板以解决遥遥超出当前AI模子的问题的最有前途的要领之一。

LeCune说：“自我指导的进修可以有许多有用的用途，比方进修医学图像而不必标志许多X射线。”

他增补说，雷同的要领已经用于自动为Instagram图片天生标签。 另外，据他先容，SEER技能可用于Facebook中，以使告白与动静匹配或过滤出不适当的内收留。 Facebook暗示，SEER背后的某些技能将免费提供应开辟职员。 可是该算法自己将保持关闭状态，由于它是使用Instagram用户的数据举行训练的。 追念一下2021年1月，Facebook为照片引进了新版本的自动替换文本（AAT），它使用呆板进修为视力障碍者描述图像。 在Telegram上订阅ForkLog新闻：ForkLog Feed-整个新闻Feed，ForkLog-最重要的新闻和民意考试。