Planen Sie die Erstellung und Einrichtung eines Gesichtserkennungsmodells für intelligente Geräte, Bankgeschäfte oder die Optimierung der öffentlichen Sicherheit? Wenn ja, müssten Sie sich dann auf die richtigen Trainingsdatensätze konzentrieren und auf alles andere. Ja, die Einrichtung des richtigen KI-Modells mit Deep Learning und ML-Algorithmen ist an sich schon eine Herausforderung, aber die Definition der Datenbeschaffung und -erfassung ist der Kuchen. In diesem Artikel diskutieren wir die Anwendungsfälle der Gesichtserkennung und wie wichtig es ist, Gesichtserkennungsmodelle mit den richtigen Daten zu füttern. Sobald dies erledigt ist, befassen wir uns mit Datenannotationsstrategien zur Optimierung der Gesichtserkennungsmodelle.
Hier sind die drei wichtigsten Erkenntnisse:
- Die Gesichtserkennung hat mehrere reale Vorteile. Sie können Ladendiebstahl verhindern, vermisste Personen erkennen, die Qualität persönlicher Anzeigen verbessern, die Strafverfolgung optimieren, Schulen luftdicht und sicher machen, die Anwesenheit im Unterricht verfolgen und vieles mehr. Aufgrund der enormen Fähigkeiten und der enormen Reichweite wird der globale Gesichtserkennungsmarkt bis 7 voraussichtlich auf 2024 Milliarden US-Dollar geschätzt.
- Es ist wichtig, die Gesichtserkennungsmodelle mit den richtigen Datensätzen zu füttern. Dieser Ansatz bedeutet, dass die Daten auf Genauigkeit und Verzerrungsfreiheit überprüft und ordnungsgemäß gekennzeichnet werden müssen.
- Die Datenannotation oder -kennzeichnung ist wichtig, um die Qualität der zugeführten Daten weiter zu verbessern. Der Ansatz umfasst die Verwendung von Begrenzungsrahmen, semantischer Segmentierung und anderen Annotationsstrategien – basierend auf dem betreffenden Datensatz.
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