Google开源核心图像识别技术,应用于Nest摄像头、图片搜索和谷歌街景

Google最近向开源社区提交了基于TensorFlow框架开发的一系列全新的智能物体识别技术,并通过TensorFlow Object Detection API向公众开放。

通过TensorFlow物体识别API,数据科学家和开发者能够访问和使用Google自身应用的技术,例如在Nest Cam、图像搜索(搜索相似物体)、谷歌街景(门牌号识别)中使用的图像识别技术。该技术还赢得了去年微软举办的COCO(Common Objects in Context)物体识别挑战赛大奖,击败了其他23个参赛队伍。

Google第一批开源的项目包括一组用于图像识别的可训练模型,以及一组COCO比赛训练数据参数,方便没有时间训练模型的用户也能直接上手使用。

对于那些有兴趣自行训练模型的数据科学家和开发者,Google也提供了本地和云端的帮助脚本。

Google在AI领域的开源策略,一方面有助于AI工具的民主化普及,加速高级人工智能系统的开发,另外,积极的开源策略也有助于将Google的TensorFlow打造成人工智能领域的主流机器学习框架平台,在与微软的Cognitive工具包、亚马逊支持的Apache MXNet和Facebook的Caffe2、Pytorch的竞争中取得优势地位。

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