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隨著垃圾分類成為今夏最熱話題，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)、科技公司紛紛推出了小程序、App等查詢應(yīng)用，包括百度、搜狗、科大訊飛等公司均推出了相關(guān)的智能查詢功能。支付寶、微信上也有不少相關(guān)小程序和小游戲。這些應(yīng)用的特點(diǎn)大同小異，主要以查詢?yōu)橹鳎С终Z音、圖像查詢。接受新浪科技采訪時(shí)，人工智能技術(shù)與服務(wù)提供商第四范式的技術(shù)人員表示，垃圾分類中所涉及的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)包括了圖像分類、圖像定位、圖像檢測(cè)等環(huán)節(jié)。
例如在垃圾分類的場(chǎng)景中，首先需要將帶有不同垃圾種類的圖片進(jìn)行標(biāo)注，標(biāo)注是為了告訴計(jì)算機(jī)圖像中出現(xiàn)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(xùn)練模型的原始數(shù)據(jù)。
模型訓(xùn)練好后，可以將新的圖片輸入給模型，模型會(huì)識(shí)別、定位出是哪種類型的垃圾以及所在的位置，從而實(shí)現(xiàn)垃圾分類的需求。
“目前計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟，第四范式在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域已經(jīng)有了深厚的積累。能否投入使用的關(guān)鍵在于模型識(shí)別的精準(zhǔn)度，而影響模型精準(zhǔn)度的關(guān)鍵在于原始數(shù)據(jù)量的質(zhì)量的大小。原始數(shù)據(jù)質(zhì)量越高，數(shù)量越大，訓(xùn)練出識(shí)別準(zhǔn)確率高的模型幾率越大。”
上述技術(shù)人員表示，數(shù)據(jù)庫中包含是經(jīng)過標(biāo)注過的數(shù)據(jù)，標(biāo)注的質(zhì)量越高，AI訓(xùn)練的效果越好。
但目前，最大的問題是，標(biāo)注數(shù)據(jù)的過程更多的是由人工來完成，現(xiàn)階段還無法由AI來實(shí)現(xiàn)。雖然一些研究者正在探索自動(dòng)標(biāo)注數(shù)據(jù)的工作，但離真正應(yīng)用還存在很長(zhǎng)的距離。
此外，值得思考的是，如果將來各個(gè)城市的垃圾分類標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，也將會(huì)對(duì)AI提出更高的要求。
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