Facebook, bilgisayarla görme ve nesne tanımlama teknolojisindeki gelişmeleri özetliyor

Makine öğrenimi sistemleri şu konularda çok daha iyi hale gelirken Sabit çerçevelerin içine nesnelerin sabitlenmesiArdından, bu sürecin bir sonraki aşaması, videodaki tek tek öğeleri belirlemektir ve bu, marka bilinci oluşturma, görsel efektler, erişilebilirlik özellikleri ve daha pek çok konuda yeni hususlara yol açabilir.

Google gelişiyor Bu cephedeki araçlar Bir süredir, YouTube seçeneklerinde yeni gelişmelere yol açtı. Logo kartı Videolarda gösterilen ürünler, Doğrudan alışveriş seçenekleri sunulması, uygulamada daha geniş e-ticaret imkânlarının sağlanması.

Ve şimdi, Facebook da Aşağıdaki adımları uygulayın, Video kareleri içindeki tek tek nesneleri ayırt etmede çok daha iyi olan yeni bir süreç sayesinde.

Açıkladığı gibi Sosyal ağ sitesi Facebook:

“Inria’daki araştırmacılarla işbirliği içinde, denetim olmadan Görüntü Transformatörlerini (ViT) eğitmek için DINO adlı yeni bir yöntem geliştirdik. Kendi kendini denetleyen yöntemler arasında yeni bir vaka oluşturmanın yanı sıra, bu yaklaşım, Bu teknikler grubu. Yapay Zeka. Modelimiz bir görüntü veya video klipteki nesneleri algılayabilir ve herhangi bir denetim olmaksızın ve bölümleme için bir hedef hedef vermeden onları bölebilir. ”

Bu, bilgisayarla görme teknolojisinde büyük bir ilerleme olan süreci etkili bir şekilde otomatikleştirir.

Belirtildiği gibi, bu bir dizi yeni potansiyel fırsat açacaktır.

“Nesneleri bölümlere ayırmak, bir video görüşmesinin arka planını değiştirmekten kalabalık bir ortamda gezinen robotları öğretmeye kadar değişen görevleri kolaylaştırmaya yardımcı oluyor. Bilgisayarla görmedeki en zor zorluklardan biri, yapay zekanın görüntüde ne olduğunu gerçekten anlamasını gerektirmesidir. . Bu geleneksel olarak itaatkâr öğrenme yoluyla yapılır. Denetim ve büyük miktarlarda açıklamalı örnekler gerektirir. Ancak DINO ile yaptığımız çalışmalar, çok ince bölgelemenin aslında kendi kendini denetleyen öğrenme ve uygun bir yapı ile çözülebileceğini gösteriyor. “

Bu, Facebook’un video içeriği içinde bağlantılı görüntüleme için ürünleri etiketlemede YouTube gibi yeni seçenekler sağlamasına yardımcı olabilirken, Facebook’un da belirttiği gibi, Facebook’un daha gelişmiş ve daha kapsamlı işlevselliğine yol açabilecek artırılmış gerçeklik uygulamaları ve görsel araçlar da var.

Bu, daha fazla veri toplama ve kişiselleştirmeyi de içerebilir.

2017 yılında Video tanıma çabalarının ilk aşamalarıFacebook, teknolojideki ilerlemelerin, izleme alışkanlıklarına bağlı olarak kullanıcılara daha alakalı içerik gösterme becerisinin artmasına yol açacağını belirtti.

“Yapay zeka sezgisel tarama, video akışlarını kategorilere ayırabilir, akışları bireysel kullanıcı haber beslemelerine tahsis edebilir ve video gönderme ve dağıtım gecikmesini ortadan kaldırabilir. Gerçek zamanlı video özelleştirme, kullanıcıların Facebook uygulamasında harcadıkları zamanı yine artırarak çok ilgi çekici olabilir.”

Elbette, Facebook muhtemelen şu anda hedefleri konusunda açık olmayacak, kullanıcıların içeriği tüketmeye daha fazla zaman harcamalarını sağlamaya çalışıyor – ancak bu, elbette amacı, tüm kullanıcılar için daha çekici ve değerli bir deneyim sağlamaktır. paylaşım süresini en üst düzeye çıkarmak ve kullanışlılığını ve değerini artırmak için.

Bu aynı zamanda ona daha fazla reklam fırsatı sağlıyor – ve yine, bu gelişmiş video tanıma araçlarının Facebook reklam işi için nasıl büyük bir nimet olabileceğini görmek kolay. Aslında, YouTube örneğinde, daha fazla uygulama içi alışveriş yapılabilir ürün seçeneği sunmak için, yalnızca içerik oluşturucunun etiket atadığı öğeleri değil, tüm videolardaki tüm öğeleri etiketlemeyi planlıyor.

YouTube bu adımı atsın ya da atmasın beklemek ve görmek zorundayız, ancak bu tür gelişmelerin daha geniş anlamlarına ve pazarlama ve tanıtım sürecinizi nasıl değiştirebileceklerine bakmak ilginç.

Sonra AR var. Facebook geliştirmesiyle Artırılmış Gerçeklik GözlükleriYardım, promosyonlar ve diğer bilgileri sağlamak için, gerçek dünya perspektifinizden işleri daha iyi tanımlamak için bu teknolojiyi kullanmak da mümkündür.

Çok çeşitli potansiyel kullanım örnekleri var ve Facebook araçlarının bu cephede nasıl geliştiğini görmek ilginç.

DINO Insights belgesinin tamamını okuyabilirsiniz Burada.