Google使任何应用程序都能够更轻松地识别对象
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智能手机迅速成为人工智能的新前沿。用于在云端运行的算法,通过互联网将效果传输到我们的装备,现在被直接在手机宁静板电脑上运行的软件所取代。 Facebook正在这样做,苹果正在做,而Google或许比其他任何人都做得更好。

来自硅谷搜索巨头最新公布了名为MobileNets的单机神经网络,MobileNets是一组旨在直接在移动装备上运行的机械视觉神经网络。网络具有种种尺寸以顺应所有类型的装备(更大的神经网络用于更强盛的处置惩罚器),而且可以举行培训以解决多种使命需求。
MobileNets可用于剖析人脸,检测常见工具,定位照片,执行细粒度识别使命,如识别差别种类的狗。这些工具极具顺应性,可以被用于许多差别的用途,包罗增强现实功效,或建立应用法式来资助残疾人。 Google表现,每个神经网络的性能差别,用于需求差别的使命,但总的来说,其网络可以知足或靠近最新或者最先进的尺度。
对于消耗者来说,这将意味着移动应用法式AI性能大大提升,直接在装备上运行这些AI使命可以为一样平常用户带来许多利益,包罗更快的性能,更大的便利性(用户不必毗连到互联网),以及更好的隐私(数据只在当地生存)。
苹果本月早些时间为开发职员公布了一套机械学习API – CoreML,现在Facebook和Google都建立了自己的框架来构建移动装备上的AI应用法式。纵然Snapchat这样的软件厂商,都正在起劲让手机举行图像识别,并在本周公布了关于该主题的第一篇学术论文。
移动AI的下一步是专门设计的AI移动处置惩罚器。谷歌和苹果都放表示它们正在研发这样的芯片,而ARM已经公布了第一批早期设计样品。
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