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花卉信息一拍即得 百度细粒度模型训练能实现

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发表于 2018-4-5 02:03:34 | 显示全部楼层 |阅读模式
冬去春来,万物复苏,大家都会选择在此时出游踏青赏花,但在踏青途中遇到各种漂亮的花草往往很难正确说出名称。很多人都不能分清桃花、樱花、梅花等,每年赏花都很考验人们在植物学方面的常识。随着人工智能技术的不断发展,现在通过百度APP视觉搜索功能拍照识别花卉信息,便能轻松解决这些问题,帮你秒变植物科普达人。AI视觉搜索作为连接人与信息服务的新型交互技术,正在逐步影响我们的日常生活。

去年百度已与中科院植物研究所、中国植物园联盟、全国12家知名植物园等机构展开合作,就百度植物识图检索科普,AR识图游览互动,植物地图大数据等层面达成共识。在今年春季赏花季,百度APP上线了“遇见花草树木,百度AI识别植物”活动,同时线下继续在合作植物园进行更多的落地活动,将花卉识别、植物园定位植物图谱等产品深入优化,通过高科技丰富游客的游园体验。



百度携手多家植物园打造智慧植物园

用户在游览这些植物园时,扫描园区不同植物指示牌上带有百度logo的二维码,可以查看该植物的全面信息。不仅在合作植物园,用户在其它公园甚至是路边看到喜欢的花卉,也可以打开百度APP的图像搜索功能,对身边植物进行拍照、识别,无需使用文字描述搜索,简单直接地获得该植物名称、种类、特征等信息。多家植物园也将陆续开通熊掌号,为百度搜索的用户带来更多园区最新资讯,拉近与用户之间的距离。





日常生活中可以见到的花卉有上千余种,花卉识别具有很强的针对性及专业性,识别出一朵花不仅需要严谨、正确的专家级鉴定,还需要具备区分上千种花之间差别的能力。因此花卉识别属于细粒度识别范畴,要求教会计算机拥有专家级别的能力。那么百度是如何做到精准的花卉识别的呢?

首先借助百度知识图谱对世界上过万种花卉名字进行科学的科、属、种划分,建立了更加专业、权威的花卉类别库,识别结果更加精准,结合中科院植物研究所、中国植物园联盟专家的专业性建议,标注人员根据花卉的叶子、形状、颜色等微观特征进行挑选与标注,准确率达到 95%以上。



花的种类庞大,不同用户在拍摄同一朵花时也会因为光线、旋转、拍摄距离等原因,拍摄出花的不同形态,因此需要让模型更好地学习花的各种形态。在模型选择上,百度提出 Fully Convolutional Attention Localization Networks,利用 attention机制解决细粒度识别领域中,区分类别之间细微差异的问题,让模型自主通过海量数据学习到关键细节。对于还未识别的花卉,通过数据挖掘检索出更多类似的难样本集,让模型能够更加关注于这些难样本。面对识别错误时,通过用户使用百度APP拍摄花卉时留下的海量图片数据,反哺给模型,形成良性循坏。

百度视觉搜索总经理彭博表示,在春季赏花高峰,百度继续深度展开与12家知名植物园的线下合作,通过人工智能技术与实际场景结合,帮助游客在游览过程中更便捷地获取所见花卉植物相关信息,将植物识别功能应用场景常态化。百度视觉搜索已涉及生活中多个领域,对于复杂的花卉识别,让机器进行细粒度模型训练,结合专业数据库,大大提高花卉识别精准度,未来也希望能够有更多领域加入,为用户带来更好的服务和便捷的搜索体验。
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