Google Phát Hành Bộ API Nhận Diện Đối Tượng TensorFlow

19 Tháng Sáu 20178:00 CH(Xem: 19760)
Google Phát Hành Bộ API Nhận Diện Đối Tượng TensorFlow
Google Phát Hành Bộ API Nhận Diện Đối Tượng TensorFlow
Khoảng giữa tháng 06/2017, Google đã phát hành bộ API nhận diện đối tượng TensorFlow mới của hãng, giúp các nhà phát triển và các nhà nghiên cứu dễ dàng xác định các đối tượng trong những hình ảnh hơn. Google đang cố gắng cung cấp chúng một cách đơn giản và hiệu năng cao nhất có thể, các mô hình vừa được phát hành có hiệu năng rất tốt và đang được sử dụng thường xuyên trong nghiên cứu.

Các mô hình có bộ API nhận diện với những mạng lưới thần kinh nhân tạo dạng xoắn nặng nề và các mô hình tinh gọn được thiết kế để hoạt động trên những cỗ máy ít phức tạp hơn, bộ dò đơn MobileNets được tối ưu để có thể chạy trên thiết bị di động theo thời gian thực.

Trong tháng 06/2017, Google cũng đã ra mắt một loạt mô hình thị giác MobileNets cho các máy tính cấu hình thấp. Các mô hình có thể xử lý các tác vụ như nhận diện đối tượng, nhận diện gương mặt và nhận diện các cột mốc vị trí trong không gian.

Thế hệ smartphone hiện nay đều không có những tài nguyên điện toán như những chiếc máy tính để bàn hay các thiết bị máy chủ, nên các nhà phát triển chỉ còn 2 lựa chọn: dựa vào các mô hình máy học chạy trên đám mây nhưng sẽ làm gia tăng độ trễ, và đòi hỏi phải có kết nối Internet, lựa chọn này khó có thể áp dụng trong nhiều trường hợp sử dụng thông thường. Hoặc đơn giản hóa bản thân các mô hình để có thể triển khai được ở nhiều nơi hơn.

Google, Facebook và Apple đang tập trung vào các mô hình di động thứ 2. Mùa thu 2016, Facebook giới thiệu khung chương trình Caffe2Go để xây dựng các mô hình có thể chạy trên smartphone, bước triển khai lớn đầu tiên của framework chính là bộ lọc hình ảnh dựa trên kỹ thuật Style Transfer của Facebook.

Ngoài ra, tại hội nghị nhà phát triển I/O 2017, Google cũng đã phát hành TensorFlow Lite, một phiên bản của khung chương trình máy học tinh gọn. Apple cũng giới thiệu CoreML, nỗ lực trong việc giảm mức độ phức tạp của các mô hình máy học đang chạy trên những thiết bị iOS. Trong khi đó, các dịch vụ đám mây công cộng của Google giúp hãng có vị thế khác biệt hơn so với cả Facebook và Apple. Google từ lâu cũng đã giới thiệu các dịch vụ tầm nhìn máy tính trên quy mô lớn thông qua bộ API Cloud Vision.
521Vote
414Vote
35Vote
218Vote
16Vote
3.464
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
20 Tháng Ba 2019
Trong thông cáo báo chí khoảng giữa tháng 03/2019, Apple cho biết, Standford Medicine đã công bố kết quả của cuộc nghiên cứu thông qua phần mềm Apple Heart Study tại “Hội thảo và triển lãm khoa học hàng năm của Hiệp hội Tim mạch Hoa Kỳ lần thứ 68”.
20 Tháng Ba 2019
Khoảng giữa tháng 03/2019, Apple bất ngờ ra mắt chiếc iPad Air hoàn toàn mới với màn hình 10.5 inch lớn hơn và có giá 499 USD.
19 Tháng Ba 2019
Dù Face ID vẫn hoạt động trong công việc nhận dạng gương mặt của mỗi người và phát hiện những cách lách luật, nó vẫn bị lừa bởi những cặp song sinh trong gia đình. Trước đây, khi lần đầu ra mắt iPhone X, đã có hàng loạt video trên YouTube chứng minh vấn đề.
19 Tháng Ba 2019
Tinh vân Đầu ngựa tối và Tinh vân Orion phát sáng là những khung cảnh vũ trụ tương phản. Cách Trái đất 1,.500 năm ánh sáng, ở trong một trong những chòm sao dễ nhận biết nhất của bầu trời đêm, chúng xuất hiện ở các góc đối diện của bức tranh khảm hai ảnh tuyệt đẹp.
19 Tháng Ba 2019
Khoảng giữa tháng 03/2019, một số nguồn tin Đức cho biết, có thể BMW và tập đoàn Daimler - công ty mẹ của thương hiệu Mercedes-Benz đang thương lượng về kế hoạch cùng phát triển nền tảng xe điện. Dù vẫn chưa có gì chắc chắn nhưng nếu thành công, phân khúc xe mà cả hai nhà sản xuất xe hơi hàng đầu nước Đức hướng đến là các mẫu xe cỡ nhỏ và cỡ trung. Việc sử dụng chung nền tảng cùng nhau phát triển được cho là sẽ giúp tiết kiệm ít nhất 8 tỷ USD trong suốt 7 năm đối với cả 2 bên.
19 Tháng Ba 2019
Tháng 01/2018, những hacker được cho là thành viên của nhóm Lazarus, những kẻ được cho là do chính phủ Triều Tiên thuê để trộm tiền và hack các doanh nghiệp, tổ chức trên thế giới đã thử cố trộm 110 triệu USD từ ngân hàng Mexico Bancomext. Những hacker mũ đen không thể nuốt trọn số tiền 110 triệu USD, nhưng chúng cũng thành công trong việc “tuồn” từ 300 đến 400 triệu Peso ra khỏi Mexico, quy đổi ra là khoảng 10 đến 20 triệu USD vào tháng 04/2018.