IBM Watson 视觉识别新高度，采用 GPUs 分布式网络看懂图片内涵

雷峰网 · 公众号 · 科技媒体 · 2016-12-19 23:10

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IBM 机器视觉负责人 Matthew Hill 表示：“我们之所以能取得这么大的进步，是因为我们用各种各样的摄影镜头获得的大量图片进行了实验，并且采用了图形处理器（GPUs）的分布式网络。 Watson 将所有这些信息都融合到具有数万标签的卷积神经网络。我们也研发出新的推论方法：利用语义推理优化该服务对图片的描述，使其更加特殊、突出、准确。”

当然，有些企业有自己的自定义数据，他们想为这些数据创造自己的分类器。 Watson 视觉识别也有自定义开发和分类的特点。当需要该服务需要为某一领域学习一套新的图像标签时（像产品组合），开发者可以进行快速开发，通过提供示例图片植入新的自定义模型。然后，应用程序可以利用自定义模型，结合最基本的服务，用一般描述词汇和特定领域的描述词汇对图片进行描述。自定义分类器也可以通过加入新的示例图片来进行升级。

Hill 表示，视觉识别的发展是 IBM 持续提高 Watson 认知领域能力的重要一步。它是基于世界范围内对视觉理解的不断研发。视觉理解取得了一系列突破性进展，包括利用图像分析改善对皮肤癌患者的治疗，改进图像自动生成字幕技术以及突破人工智能和创造性的限制，制作世界上第一步认知电影预告片等。

如果想了解更多信息，你可以点击这里，获得更多关于视觉识别服务的信息。雷锋网(公众号：雷锋网)也将对这一研究做后续关注。

via IBM

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