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您輸入面部識別模型的數據決定了它的結果

您是否計劃為智能設備、銀行業務或公共安全優化創建和設置面部識別模型? 如果是,那麼您將需要專注於正確的訓練數據集,而不是其他任何事情。 是的,使用深度學習和 ML 算法建立正確的 AI 模型本身就具有挑戰性,但定義數據來源和收集才是最重要的。 在本文中,我們討論了人臉識別的用例,以及為人臉識別模型提供正確數據的重要性。 完成後,我們將接觸數據註釋策略以優化面部識別模型。

以下是三個要點:

  • 面部識別有幾個現實世界的好處。 它們可以防止入店行竊、發現失踪人員、提高個人廣告質量、優化執法、使學校密閉和安全、跟踪課堂出勤率等等。 由於強大的能力和廣闊的覆蓋範圍,到 7 年,全球面部識別市場的價值預計將達到 2024 億美元。
  • 為面部識別模型提供正確的數據集至關重要。 這種方法意味著應審查數據的準確性和零偏差,並且必須正確標記。
  • 數據註釋或標籤對於進一步提高饋送數據的質量很重要。 該方法涉及使用邊界框、語義分割和其他基於相關數據集的註釋策略。

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https://bigdataanalyticsnews.com/facial-recognition-model/

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讓我們今天討論一下您的 AI 訓練數據需求。