Bent u van plan een gezichtsherkenningsmodel te maken en in te stellen voor slimme apparaten, bankactiviteiten of optimalisatie van de openbare veiligheid? Zo ja, dan moet u zich concentreren op de juiste trainingsdatasets boven al het andere. Ja, het opzetten van het juiste AI-model met deep learning en ML-algoritmen is op zich al een uitdaging, maar het definiëren van data sourcing en verzameling is de kroon. In dit artikel bespreken we de use-cases van gezichtsherkenning en hoe belangrijk het is om gezichtsherkenningsmodellen te voeden met de juiste soort gegevens. Als we klaar zijn, raken we de basis met data-annotatiestrategieën voor het optimaliseren van de gezichtsherkenningsmodellen.
Dit zijn de drie belangrijkste afhaalrestaurants:
- Gezichtsherkenning heeft verschillende voordelen in de echte wereld. Ze kunnen winkeldiefstal voorkomen, vermiste personen opsporen, de kwaliteit van persoonlijke advertenties verbeteren, wetshandhaving optimaliseren, scholen luchtdicht en beveiligd maken, klasbezoek bijhouden en nog veel meer. Vanwege de enorme mogelijkheden en het enorme bereik zal de wereldwijde markt voor gezichtsherkenning tegen 7 naar verwachting $ 2024 miljard waard zijn.
- Het is essentieel om de gezichtsherkenningsmodellen te voeden met de juiste datasets. Deze aanpak houdt in dat de gegevens moeten worden beoordeeld op juistheid en geen vertekening en correct moeten worden geëtiketteerd.
- Data annotatie of labeling is belangrijk om de kwaliteit van de ingevoerde data verder te verbeteren. De aanpak omvat het gebruik van begrenzingskaders, semantische segmentatie en andere annotatiestrategieën, gebaseerd op de dataset in kwestie.
Klik hier om dit artikel te lezen:
