免费下载黄色视频

隨著垃(la)圾分類成為今夏最熱話題，國內互(hu)聯網、科(ke)技公司紛紛推出了(le)小(xiao)(xiao)程序(xu)、App等(deng)查詢(xun)應用(yong)，包(bao)括百度(du)、搜狗、科(ke)大訊(xun)飛等(deng)公司均推出了(le)相關(guan)的(de)(de)智能查詢(xun)功能。支付寶、微信上也(ye)有不少相關(guan)小(xiao)(xiao)程序(xu)和小(xiao)(xiao)游戲。這(zhe)些(xie)應用(yong)的(de)(de)特點大同小(xiao)(xiao)異，主要以(yi)查詢(xun)為主，支持語音、圖像查詢(xun)。接受新浪科技采訪時，人工智能技術與服務提供商第四范式的技術人員表示，垃圾分類中所涉及的計算機視覺技術包括了圖像分類、圖像定位、圖像檢測等環節。

例如在垃圾分類的場景中，首先需要將帶有不同垃圾種類的圖片進行標注，標注是為了告訴計算機圖像中出現的是可回收、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，作為訓練模型的原始數據。

模(mo)(mo)型訓練(lian)好后，可以(yi)將新的圖片輸入(ru)給模(mo)(mo)型，模(mo)(mo)型會識別、定(ding)位出是哪種類型的垃(la)圾以(yi)及所在的位置(zhi)，從而實(shi)現垃(la)圾分(fen)類的需求。

“目前計(ji)算機(ji)視覺(jue)技術已(yi)(yi)經相(xiang)當成熟，第四范式在計(ji)算機(ji)視覺(jue)領域已(yi)(yi)經有了深厚的(de)積累。能否投入使用的(de)關(guan)鍵(jian)(jian)在于模(mo)型(xing)識別的(de)精準度，而影響模(mo)型(xing)精準度的(de)關(guan)鍵(jian)(jian)在于原始數據(ju)量(liang)的(de)質(zhi)量(liang)的(de)大(da)(da)小。原始數據(ju)質(zhi)量(liang)越高(gao)，數量(liang)越大(da)(da)，訓(xun)練出識別準確率高(gao)的(de)模(mo)型(xing)幾率越大(da)(da)。”

上述技術(shu)人(ren)員表示(shi)，數(shu)據庫中包含是經過標注過的(de)數(shu)據，標注的(de)質(zhi)量越(yue)(yue)高(gao)，AI訓練的(de)效果越(yue)(yue)好(hao)。

但目前，最(zui)大的問題(ti)是(shi)，標注(zhu)數據的過(guo)程更多的是(shi)由人工來完(wan)成(cheng)，現階段還(huan)無法由AI來實現。雖然(ran)一些研究者正(zheng)在探(tan)索自動(dong)標注(zhu)數據的工作，但離真(zhen)正(zheng)應用還(huan)存在很長的距離。

此外(wai)，值得思考的(de)(de)是(shi)，如果將來各個(ge)城市的(de)(de)垃圾分類標準不統一(yi)，也將會對AI提出更高的(de)(de)要求(qiu)。