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Facebook视觉识别技术厉害!每秒可以训练4万张图片

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6月9日消息,得益于Facebook的研究工作,我们处理一些任务时速度更快了,它的技术可以用在数码相机效果、图像滤镜、AR与医疗成像中。

如果你是一名经常使用Facebook的用户,在过去几年里应该看到一些变化,Facebook越来越重视图片,为用户提供技术自动识别图片中的人和物。Facebook有月用户19.4亿,为了将有意义的婴儿照片、度假自拍照、宠物照挑出来,AI与机器学习成为幕后功臣。

现在Facebook的AI、机器学习团队已经找到好办法训练数据集,这种方法比现有的方法快很多。只有训练数据集才能让视觉识别模型区分大量图片。Facebook表示,它已经开发了一套系统,每秒可以训练4万张图片,这样一来在60分钟内训练1K数据集(产业标准的训练集)就变成了可能,而且不会降低质量。到目前为止,训练这样多的数据集需要几天时间,甚至长达几个月。

数据数量正在迅速增长,每一家科技公司都要快速处理这些数据,它们依赖AI、机器学习理解数据,所以Facebook的工作至关重要。随着数据的增长,训练时间也会延长,Facebook认为这样一来就会影响研发进度。

Facebook采用了新系统,它包括256个GPU,原来的系统只有8个,规模效率提高到90%。

在研究方面,Facebook愿意免费公开自己的研究成果,Facebook说它会开放硬件堆栈,这些硬件可以缩短训练时间。有许多企业收到海量视觉数据,需要快速处理,Facebook的研究会让它们受益。


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