Facebook开源三图像识别人工智能软件

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Facebook今天开源了三个人工智能图像分割（Image Segmentation）软件，分别是DeepMask，SharpMask和MultiPathNet，这三个工具相互配合完成了完整的图像识别分割处理过程，DeepMask生成了初始对象蒙版SharpMask优化MultiPathNet最终使用这些蒙版来标识由这些蒙版构成的对象. 根据BSD许可协议，SharpMask现在已在GitHub上发布了源代码.

Facebook的人工智能研究实验室（FAIR）先前已经在几篇学术论文中讨论了上述开源图像分割技术（论文1，论文2，论文3）. 图像分割技术不仅可以识别图片和视频中的人物，位置，物体，甚至可以判断它们在图像中的特定位置（精确到像素级别），为此开源 图像识别，Facebook使用了一种人工智能技术-机器学习，也就是说，使用大量数据来训练人工神经网络，可以不断提高其对新数据处理的判断准确性.

Facebook一直是开源人工智能技术的积极推动者. 在使用开源的三种图像分割软件工具之前开源 图像识别，Facebook还在Torch上开放了一些功能强大的深度学习工具.

对于包括苹果，百度，谷歌和微软在内的技术巨头来说，深度学习是一个竞争激烈的技术前沿，它们已经在像COCO这样的图像识别领域进行了激烈的竞争.

根据Facbook，图像分割技术对于改进社交软件具有重要意义. 例如，计算机可以自动识别图片中的对象，即使这些图片没有添加手动标签，也可以大大提高图片搜索的准确性和效率. 对于视力障碍的用户，计算机甚至可以读取图片中的内容.

Facebook人工智能实验室的科学家皮特尔·多拉尔（PiotrDollár）在他的博客中指出: 图像识别技术的下一个挑战是视频识别. 在这方面，Facebook的计算视觉技术取得了一些进步. 观看视频时，它可以理解和区分视频. 猫或食物等物体. 视频中对象的实时区分功能将大大提高Facebook直播视频内容的推荐准确性，并且随着技术水平的提高，未来的机器将能够根据视频时空的变化进行实时描述. 场景，物体和动作.

来源: IT经理网络

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