Facebook рассказала о новом «прорыве» в машинном обучении и классификации объектов. Компания научила алгоритм самостоятельно «видеть», что изображено на фотографиях.
Facebook рассказала о новом «прорыве» в машинном обучении и классификации объектов. Компания научила алгоритм самостоятельно «видеть», что изображено на фотографиях.
Для тренировки модели под названием SEER использовался метод самообучения. В отличие от многих других систем, которые обучают на подробно аннотированных датасетах, Facebook «скормила» алгоритму неразмеченную выборку 1 млрд случайных фотографий из Instagram.
В задачах на распознавание SEER превзошёл лучшие аналогичные модели, а также модели, которые тренировались на размеченных наборах данных. На датасете ImageNet точность SEER достигла 84,2%.
По словам компании, алгоритм может лечь в основу более гибких, точных и адаптируемых систем машинного зрения. Он имеет множество вариантов применения, например для улучшения автоматически генерируемых описаний к фотографиям для слабовидящих, категоризации товаров на площадке Facebook Marketplace или блокировки нежелательного контента в соцсети.
Исследовательская работа, посвящённая SEER, опубликована на arXiv.org. Также Facebook выложила библиотеку VISSL, которая использовалась для обучения модели.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.