Facebook, Bilgisayarla Görme ve Nesne Tanımlama Teknolojisindeki Gelişmeleri Özetliyor

0
17

Makine öğrenimi sistemleri hareketsiz çerçevelerdeki nesneleri tanımlamada çok daha iyi hale gelirken, bu sürecin bir sonraki aşaması, video içindeki nesneleri ayrı ayrı tanımlamaktır ve bu, marka yerleşimi, görsel efektler, erişilebilirlik özellikleri ve daha fazlasında yeni hususlara yol açabilir.

Google bir süredir araçlarını bu cephede geliştiriyor ve bu da artık video kliplerde görüntülenen ürünleri etiketleme kapasitesi dahil olmak üzere YouTube seçeneklerinde yeni ilerlemelere yol açıyor ve uygulamada daha geniş e-ticaret fırsatlarını kolaylaştırarak doğrudan alışveriş seçenekleri sunuyor.

Ve şimdi, Facebook da video kareleri içindeki nesneleri tek tek ayırmada çok daha iyi olan yeni bir süreçle sonraki adımları atıyor.

Facebook tarafından açıklandığı gibi:

“Inria’daki araştırmacılarla işbirliği içinde çalışarak, denetim olmadan Görüntü Transformatörlerini (ViT) eğitmek için DINO adında yeni bir yöntem geliştirdik. Kendi kendini denetleyen yöntemler arasında yeni bir son teknoloji oluşturmanın yanı sıra, bu yaklaşım dikkate değer bir Yapay zeka tekniklerinin bu kombinasyonuna özgü olan sonuç. Modelimiz, kesinlikle denetim olmadan ve bölümleme hedefli bir hedef verilmeden bir görüntü veya videodaki nesneleri keşfedebilir ve bölümlere ayırabilir. ”

Bu, bilgisayarla görme teknolojisinde büyük bir ilerleme olan süreci etkili bir şekilde otomatikleştirir.

Ve belirtildiği gibi, bu bir dizi yeni potansiyel fırsat ortaya çıkaracaktır.

“Nesneleri segmentlere ayırmak, görüntülü sohbetin arka planını değiştirmekten dağınık bir ortamda gezinen robotları öğretmeye kadar çeşitli görevleri kolaylaştırmaya yardımcı oluyor. Bu, yapay zekanın bir görüntüde ne olduğunu gerçekten anlamasını gerektirdiği için bilgisayar görüşündeki en zor zorluklardan biri olarak kabul ediliyor. Bu geleneksel olarak denetimli öğrenimle yapılır ve büyük miktarlarda açıklamalı örnekler gerektirir. Ancak DINO ile yaptığımız çalışmamız, aslında kendi kendini denetleyen öğrenmeden ve uygun bir mimariden başka bir şeyle çözülebileceğini gösteriyor. “

Bu, Facebook’un video içeriği içindeki ilişkili görüntü için ürünleri etiketlemede YouTube gibi yeni seçenekler sağlamasına yardımcı olabilirken, Facebook’un da belirttiği gibi, AR ile ilgili uygulamalar ve çok daha gelişmiş, daha sürükleyici Facebook işlevlerine yol açabilecek görsel araçlar da var.

Ve bu, daha fazla veri toplama ve kişiselleştirmeyi de içerebilir.

Facebook, 2017’de, video tanıma çabalarının ilk aşamalarında, teknolojideki ilerlemelerin, izleme alışkanlıklarına göre kullanıcılara daha alakalı içerik sergileme kapasitesini artıracağını belirtti.

“AI çıkarımı, video akışlarını sıralayabilir, bireysel kullanıcıların haber beslemeleri için akışları kişiselleştirebilir ve video yayınlama ve dağıtımındaki gecikmeleri ortadan kaldırabilir. Gerçek zamanlı gerçeklik videosunun kişiselleştirilmesi, kullanıcıların Facebook uygulamasında harcadıkları zamanı yine artırarak çok ilgi çekici olabilir. “

Elbette, Facebook kullanıcıları içerik tüketmeye daha fazla zaman ayırmaya çalışırken muhtemelen şu anki hedefleri kadar açık olmayacaktı – ama elbette amacı, tüm kullanıcılar için en ilgi çekici, değerli deneyimi sağlamaktır. katılım süresini en üst düzeye çıkarmak ve faydasını ve değerini artırmak için.

Bu da ona daha fazla reklam fırsatı sağlıyor – ve yine, bu gelişmiş video tanıma araçlarının Facebook’un reklamcılık işi için nasıl büyük bir nimet olabileceğini görmek kolaydır. Aslında, YouTube örneğinde, uygulama genelinde daha fazla alışveriş yapılabilir ürün seçeneği sunmak için, yalnızca içerik oluşturucunun bir etiket atadığı öğeleri değil, tüm video kliplerdeki tüm öğeleri etiketlemeyi planlıyor.

YouTube bu adımı atsa da atmasa da beklemek ve görmek zorundayız, ancak bu tür ilerlemelerin daha geniş anlamlarını ve pazarlama ve tanıtım sürecinizi nasıl değiştirebileceklerini düşünmek ilginçtir.

Ve sonra AR var. Facebook kendi AR gözlüklerini geliştirirken, bu teknolojinin yardım, promosyonlar ve diğer bilgileri sağlamak için gerçek dünya görüşünüzdeki nesneleri daha iyi tanımlamak için kullanılması da mümkündür.

Çok çeşitli potansiyel kullanım örnekleri var ve Facebook araçlarının bu cephede nasıl geliştiğini görmek ilginç.

DINO araştırma belgesinin tamamını ve görüşlerini buradan okuyabilirsiniz.

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz