Envisagez-vous de créer et de mettre en place un modèle de reconnaissance faciale pour les appareils intelligents, les opérations bancaires ou l'optimisation de la sécurité publique ? Si oui, vous devrez alors vous concentrer sur les bons ensembles de données d'entraînement plutôt que sur toute autre chose. Oui, la mise en place du bon modèle d'IA avec des algorithmes d'apprentissage en profondeur et de ML est un défi en soi, mais la définition de l'approvisionnement et de la collecte des données prend le gâteau. Tout au long de cet article, nous discutons des cas d'utilisation de la reconnaissance faciale et de l'importance d'alimenter les modèles de reconnaissance faciale avec le bon type de données. Une fois cela fait, nous nous appuyons sur des stratégies d'annotation de données pour optimiser les modèles de reconnaissance faciale.
Voici les trois principaux plats à emporter:
- La reconnaissance faciale présente plusieurs avantages concrets. Ils peuvent empêcher le vol à l'étalage, détecter les personnes disparues, améliorer la qualité des publicités personnelles, optimiser l'application de la loi, rendre les écoles étanches et sécurisées, suivre la fréquentation des classes et bien plus encore. En raison des capacités massives et de la vaste portée, le marché mondial de la reconnaissance faciale devrait être évalué à 7 milliards de dollars d'ici 2024.
- Il est essentiel d'alimenter les modèles de reconnaissance faciale avec les bons jeux de données. Cette approche signifie que les données doivent être examinées pour en vérifier l'exactitude et l'absence de biais et doivent être correctement étiquetées.
- L'annotation ou l'étiquetage des données est important pour améliorer encore la qualité des données alimentées. L'approche consiste à utiliser des boîtes englobantes, une segmentation sémantique et d'autres stratégies d'annotation, basées sur l'ensemble de données en question.
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