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　　百度會持續(xù)助力企業(yè)對AI深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)多項技術(shù)趨于成熟,在互聯(lián)網(wǎng)、金融多個典型業(yè)務(wù)進行驗證。越來越多的滲透到不同的行業(yè),引來更多應(yīng)用的爆發(fā),而我們都已經(jīng)身處于由AI引領(lǐng)的工業(yè)革命4.0的浪潮中。誰能找到實際的AI落地場景,就能夠最終脫穎而出。

“AI快車道”在5月26日剛剛成功舉辦了第二期實戰(zhàn)營— 目標檢測專場,并邀請到百度大腦技術(shù)生態(tài)和深度學(xué)習(xí)平臺的資深研發(fā)人員來分享百度深度學(xué)習(xí)的研究和應(yīng)用之路,干貨滿滿,卓有啟迪,讓大家親身感受到了深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)技能的重要性。

　目標檢測深度學(xué)習(xí)

什么是目標檢測呢?簡單來說,目標檢測就是“目標定位+目標分類”,即在圖片中對可變數(shù)量的目標進行查找和分類,是人臉識別技術(shù)上,不僅可以識別年齡、性別、種族等基本信息,還可以對顏值、情緒、頭部姿態(tài)等信息進行精準識別,目標檢測已經(jīng)形成了兩大算法陣營:單階段和雙階段。目標檢測的數(shù)據(jù)豐富是PaddlePaddle一大特點,而且也已經(jīng)有了豐富的模型庫,而百度大腦近期也已在GitHub上開源目標檢測庫,可以進行目標運行測試服務(wù),為工程師和深度學(xué)習(xí)愛好者所使用,讓其開放和易用的優(yōu)勢表現(xiàn)出來,進而投入到更多的產(chǎn)業(yè)和學(xué)術(shù)研究當中。

本期的目標檢測CodeLive— AI識蟲。據(jù)了解,AI識蟲的誕生是包括“PaddlePaddle+百度地圖+行業(yè)專家能力”多維能力合作的結(jié)果,經(jīng)過數(shù)據(jù)采集,模型訓(xùn)練、優(yōu)化、部署,設(shè)置誘捕設(shè)備、離線識別支持技術(shù)和地圖能力,能夠有效獲得蟲口分布地圖,遠程檢測病蟲害情況。其中目標檢測模型在其中發(fā)揮重要作用。

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