Planlegger du å lage og sette opp en ansiktsgjenkjenningsmodell for smartenheter, bankvirksomhet eller optimalisering av offentlig sikkerhet? Hvis ja, må du fokusere på de riktige treningsdatasettene fremfor alt annet. Ja, å sette opp den riktige AI-modellen med dyp læring og ML-algoritmer er utfordrende i seg selv, men å definere datainnhenting og innsamling tar kaken. Gjennom denne artikkelen diskuterer vi brukstilfellene av ansiktsgjenkjenning og hvor viktig det er å mate ansiktsgjenkjenningsmodeller med riktig type data. Når det er gjort, berører vi base med datakommentarstrategier for å optimalisere ansiktsgjenkjenningsmodellene.
Her er de tre viktigste takeawayene:
- Ansiktsgjenkjenning har flere fordeler i den virkelige verden. De kan forhindre butikktyveri, oppdage savnede personer, forbedre kvaliteten på personlige annonser, optimalisere rettshåndhevelse, gjøre skolene lufttette og sikre, spore klasseromsoppmøte og gjøre mye mer. På grunn av de enorme mulighetene og den enorme rekkevidden, forventes det globale ansiktsgjenkjenningsmarkedet å bli verdsatt til 7 milliarder dollar innen 2024.
- Det er viktig å mate ansiktsgjenkjenningsmodellene med de riktige datasettene. Denne tilnærmingen betyr at dataene bør gjennomgås for nøyaktighet og null skjevhet og må være riktig merket.
- Datamerking eller merking er viktig for å forbedre kvaliteten på innmatede data ytterligere. Tilnærmingen innebærer bruk av avgrensningsbokser, semantisk segmentering og andre annoteringsstrategier – basert på det aktuelle datasettet.
Klikk her for å lese denne artikkelen:
