2018 ACM多媒體會議：Google推機器學習標注圖片界面

• 2018年10月25日 ZhangHongYuan來源：新浪科技 1104 71
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Google在2018 ACM多媒體會議上，推出一種使用機器學習來標注圖片界面，讓使用者快速為圖片中物體標記出輪廓以及標簽，提高整體標記速度達三倍。

10月24日上午消息，據(jù)中國臺灣地區(qū)媒體iThome.com.tw報道，Google在2018 ACM多媒體會議上，推出一種使用機器學習來標注圖片界面，讓使用者快速為圖片中物體標記出輪廓以及標簽，提高整體標記速度達三倍。

由于現(xiàn)代基于深度學習電腦視覺模型的性能，取決標簽訓練資料的多少，越大的資料庫將能讓機器學習有更好的表現(xiàn)。Google在許多深度學習的研究都一再提到，高品質(zhì)的訓練資料取得并不容易，而這個問題已經(jīng)成為發(fā)展電腦視覺的主要瓶頸，對于諸如自動駕駛、機器人或是圖片搜尋等這類以像素為辨識基礎的工作更是如此。

傳統(tǒng)的方法需要使用者手動以標記工具，圈出圖片中物體的邊界，Google提到，使用COCO加Stuff資料集，標記一個圖片需要19分鐘，標記完整個資料集需要53000個小時，太過耗時沒效率。因此Google探索了全新的訓練資料標記方法-流體標注(Fluid Annotation)，能以機器學習幫助使用者快速找出圖片物體輪廓上標簽。

流體標注從強語義分割模型的輸出開始，使用者能以自然的使用者界面，借由機器學習輔助進行編輯和修改，界面提供使用者需要修正的物體以及順序，讓人們能夠專心于那些機器尚無法辨識清楚的部分。為了標注圖片，Google預先以約一千張具有分類標簽和信任分數(shù)的圖片訓練了語意分割模型(Mask-RCNN)，具有最高信心的片段(Segment)能被用于初始標簽中。

流體標注能夠為使用者產(chǎn)生一個短清單，透過點擊就能快速為物體上標簽，而使用者也可以增加范圍標記，來覆蓋沒被偵測出來的物體，并透過滾動選擇最佳的形狀。另外，除了能夠增加，也能刪除既有的物體標記或是變更物體深度順序。

目前這一階段的流體標注的目標是讓圖像更快更容易，提高整體資料集標記速度達三倍。接下來Google要改進物體邊界標記，并以更多的人工智能加速界面操作，擴展界面以處理現(xiàn)在無法辨識的類別。

相關閱讀:Google Play推點對點安裝功能 即使離線也能下載App

10月23日上午消息，據(jù)中國臺灣地區(qū)媒體報道，現(xiàn)在Android用戶可以使用經(jīng)Google Play認證的點對點應用程序，在設備即便沒有聯(lián)網(wǎng)的情況下，通過點對點連線的方式下載應用程序。

今年6月，Google開始對所有的應用程序以及更新增加安全元數(shù)據(jù)(Security Metadata)，用來驗證產(chǎn)品的真實性，現(xiàn)在用戶可以通過經(jīng)Google Play認證的合作伙伴的點對點應用程序，進行離線的應用程序共享，Google Play能夠使用這些安全元數(shù)據(jù)，辨識共享應用程序的真實性，并且當設備再次連上網(wǎng)絡時，進一步管理應用程序的更新。

Google表示，在部分移動網(wǎng)絡費率昂貴或是聯(lián)網(wǎng)受限的地區(qū)，以點對點的方式共享應用程序，是用戶另一種取得應用程序的方法，讓應用程序的發(fā)布更加方便。

目前，用戶已經(jīng)可以使用經(jīng)Google Play認證的點對點應用程序SHAREIt分享應用程序，未來幾周還會陸續(xù)推出Files Go By Google和Xender。

對開發(fā)者來說，Google Play提供的這個離線應用程序下載管道，能以點對點共享的離線方式，發(fā)布開發(fā)者的應用程序，多一種散布應用程序的管道，無疑是幫助開發(fā)人員接觸更廣泛的受眾。開發(fā)者跟使用者都不需要進行任何動作，Google Play會自動支持離線的端對端安裝，而這將能直接提高該功能的實用性。

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