Þjálfa gervigreind myndavél til að greina ákveðna hluti

Líkt og önnur gervigreind-knúin verkfæri verða gervigreind myndavélar að vera þjálfaðar á stórum gagnasöfnum. Til dæmis, eftir að hafa unnið hundruð þúsunda bílamynda, geta þeir greint tiltekin farartæki á áhrifaríkan og nákvæman hátt.

Þess vegna þurfum við fyrst að þjálfa gervigreindarmyndavélina til að safna myndum af ýmsum hlutum sem á að greina. Á þessu stigi ættum við að taka upp „því meira, því betra“ nálgun, sýna myndir frá mismunandi sjónarhornum, birtuskilyrðum, litum og tökuhornum. Aðeins með ríkara úrvali mynda sem „fóðrað“ er í myndavélina getur hún endurtekið þjálfað dómgreindarhæfileika sína. Með því að safna stöðugt réttum eiginleikum og útrýma óviðkomandi truflunarþáttum getur það gert nákvæmar viðurkenningar í hinum raunverulega heimi.

Tæknilega séð geturðu notað opin-söfn eins og TensorFlow Lite eða PyTorch til að þjálfa þitt eigið reiknirit til að greina tiltekna hluti fyrir gervigreind myndavélakerfið þitt. Allt ferlið felur í sér að skrifa kóða, hringja í reikniritið til að taka á móti myndum eða myndböndum og gefa út merki sem samsvara innihaldi þeirra.