研究人员写道，在符合场景语义的图像中插入对象是一项具有挑战性和趣味性的任务。这项任务与许多实际应用密切相关，包括图像合成、AR和VR内容编辑以及领域随机化。...合成的对象实例既可以作为基于GAN的方法的输入，也可以从现有数据集中检索最近的片段，从而生成新的图像。”...随着时间的推移，在训练过程中，AI系统根据场景的不同，学习不同对象类别的分布，例如，在城市街道的图像中，人们通常在人行道上，而汽车在公路上。...当图像识别器 YOLOv3应用于AI生成的图像时，它能够通过0.79召回率来检测合成对象。更有说服力的是，在对Mechanical Turk进行的调查中，43％的人认为AI生成的物体是真实的。...研究人员表示，“这表明我们的方法能够执行对象合成和插入任务，由于我们的方法结合考虑模型的位置和样式，因此它可以用于解决其他计算机视觉问题。未来，我们研究的范围之一就是处理对象之间的遮挡。”
. - tools 工具，这个很好理解，比如AI用于识别垃圾邮件、分类图像都是此类； - assistants 助手，例如siri，扮演的是助理的角色，辅助系统帮助用户完成某项任务； - peers 同等地位的公民...举阮一峰在文章中提到的一个现象为例，硅谷科技公司正在用 API 替代掉中层干部。例如，外卖送餐员不再有领导，他们直接从 API 接单，然后把送餐结果反馈给 API。把API换成AI，即AI管理者。...Amazon有一个众包市场， Mechanical Turk（MTurk），可使个人和企业轻松地将其流程和工作外包给可以执行这些任务的分布式劳动力。就是一个典型的AI管理者模式。...- 设计模式指南 - 模式1 - 探索大数据，提取规律 从大数据中分类、提取，提供灵感、输入建议等。 关于灵感，我们不能从无到有创造出一些东西。...而机器可以从大数据中提取信息，激发我们的灵感; 关于提取知识，我们无法从大数据中，而机器可以总结，提炼出来; Ancestry.com是一个 案例，该站点帮助用户快速完成创建家谱。
标签数据的获取预算庞大 监督学习的最大困难，是获取足够大的已标记数据的语料库。以上面的例子来说，估算每张图像中菜肴的卡路里值需要诸如食材列表、烹饪方法和每种成分的重量等信息。 如何获取足够的数据？...假设你的首席财务官（CFO）批的预算只够获取1,000张已标记的样本图片——仅仅占数据科学家要求的1％。在申请更多的预算之前，你可以尝试通过迁移学习来解决问题。 从免费公开的数据集开始。...开始时用 ImageNet 中1400万标签数据的子集训练算法。该过程会训练算法识别图像特征。 借助 Amazon 的土耳其机器人网站（Mechanical Turk）生成训练数据。...拍摄50,000张食物图像，通过 Mechanical Turk 雇佣员工来标记肉眼可见的菜品成分。然后训练机器学习算法，使其分辨出以下特征：盘子、食物的一部分、边缘等。...众所周知，从贫困农村地区获取准确的贫困数据是一个非常难的问题。进行实地人工调查的代价是昂贵的，而且往往也不安全。 而Erman只使用了少量已标记的调查数据，就预测出了农村的贫困程度。
那个研究生当时问李飞飞，她有没有听说过亚马逊Mechanical Turk，那项服务可以聘用世界各地的很多人坐在电脑前面通过在线方式完成一些简单的任务，收费也很低。...△ 亚马逊Mechanical Turk的图像分类界面 Mechanical Turk本身也面临一些障碍，很多工作都要由李飞飞的博士生Jia Deng和Olga Russakofsky来解决。...李飞飞的团队最终针对Mechanical Turk参与者的行为开发了一批统计模型，确保数据集中只包含正确的图片。 即便是在找到Mechanical Turk后，仍然花了两年半时间才完成这个数据集。...甚至创业公司也开始收集自己的数据集——做视频理解的AI初创公司TwentyBN就用Amazon Mechanical Turk收集Turk在视频表演上简单的手势动作视频。...这家公司已经发布了两个免费使用的学术用数据集，每个都包含10万多条视频。 “从视频到演讲到游戏到一切数据，数据集如雨后春笋般涌现。”李飞飞说。
ParlAI是一站式对话研究商店，研究员可以在这里提交新任务，对单个对象训练算法，共享存储空间。它和Mechanical Turk结合来数据收集，训练，和评估，也可以让ParlAI中的机器人和人对话。...• 聊天对话框：有些任务不一定有一个明确的目标，更多的是讨论；例如，两个人谈论体育，电影，或一个共同的兴趣。 • 视觉对话：这些任务包含图像和文本。在真实世界中，对话框通常以物理对象为基础。...这使我们能够解决各种对话问题，从强化学习到完全监督学习，同时保证所有的数据集符合相同的标准。当研究人员建立新的模型，他们可以很容易地应用在许多任务上。...我们期待在未来的版本中添加一些新的任务和代理。 Mechanical Turk 制造聊天机器人，人机对话是训练过程中很重要的一部分。...这就是为什么ParlAI支持和Mechanical Turk 整合来数据收集，训练和评估。这也使得研究小组的Turk实验可以对比，这在以前是困难的。
ParlAI为AI程序员提供了一个简单的框架，来训练和测试聊天机器人，并提供样本对话数据集，还无缝集成了亚马逊的Mechanical Turk“人工”智能服务。...通过在数据收集、训练和评价方面与Mechanical Turk的整合，ParlAI中的机器人可以与人类对话。...由于ParlAI对所有数据集都采用同样的处理方式（利用单一的对话API），对话agent可以在所有数据集中进行训练和测试的切换。...我们计划在未来的版本中加入更多新任务和agent。 Mechanical Turk 在开发聊天机器人时，与人类的对话是训练中的重要部分。...因此，ParlAI与Mechanical Turk进行了集成，进行数据收集、训练和评价。这也意味着，研究机构可以对Turk试验进行比较，而以往这很困难。
研究人员表示，“现代深度生成模型学会合成逼真的图像，大多数计算模型只专注于生成2D图像，忽略了世界的3D本质，这种仅支持2D的视角限制了它们在许多领域的实际应用，例如合成数据生成，机器人学习，虚拟现实和游戏...重要的是，因为这三个因素是条件独立的，所以模型不需要二维和三维形状之间的配对数据。...此外，他们还向亚马逊的Mechanical Turk的5名受试者展示了来自VON和最先进模型生成的200对图像，他们的任务是选择更逼真的结果。 VON表现非常出色。...与所有AI模型相比，它具有最低的Fréchet Inception Distance，并且Mechanical Turk受访者74％到85％选择了其生成的图像。...“我们的主要想法是将图像生成过程分解为三个因素：形状，视点和纹理，这种解决3D表征使我们能够在对抗性学习框架下，从3D和2D视觉数据集合中学习模型。
ParlAI 还连接到 Amazon Mechanical Turk ，这样研究人员就可以无缝地收集新的数据。...并且，这一平台与Mechanical Turk是相互融合的，可用于数据收集、训练和评估，这也使得ParlAI 中的bots能够直接与人对话。...闲聊对话：一些任务不一定有明确的目标，但更多的是讨论。例如，两位发言者讨论运动，电影或其他共同兴趣。 视觉对话框：这些是包括图像和文本的任务。在现实世界中，对话通常基于物理对象。...我们期待在将来的版本中添加新的任务和智能体。 Mechanical Turk 与人类的对话是构建聊天机器人的训练过程的重要组成部分。...这就是为什么ParlAI支持与Mechanical Turk进行数据收集，培训和评估的融合。这也使研究组的 Turk 实验有了参照物，这在历史上是困难的。
此外，它也可以帮助我们标注图像，不需要在电脑中安装或复制大型数据集。...该标注工具的特点 下面是我们能在整个标注工具内使用的统一资源定位符变量： mode=im：仅展示图像和画布（不展示除图像外的其他东西）。 mode=mt：Mechanical Turk 模式。...Turk 模式下的设置： mt_sandbox=true：使用 Mechanical Turk 沙盒模式。...我们还提供了 code API，利用 code API 可获取从源代码注释中自动提取出来的 Javascript 源代码。...annotationTools/html/：包含 HTML 辅助文件（如适用于 Mechanical Turk 平台的说明文件）。 ?
它获取网页内容并使用BeautifulSoup解析HTML。您可以自定义脚本来提取特定数据，例如标题、产品信息或价格。...它为网站提供返回图像URL数组的JSON API。然后，该脚本循环访问URL并下载图像，并将其保存到指定目录。...您可以对其进行自定义，以从列表或数据库中获取内容并定期在社交媒体平台上共享。...它获取所提供URL的内容，然后使用BeautifulSoup等技术来解析HTML并提取所需的数据。...它可以扩展以执行各种任务，例如创建 S3 buckets、管理 IAM 角色或启动 Lambda 函数。
GitHub地址：facebookresearch/ParlAI 这个框架的目标是为研究者提供以下功能： ■ 一个训练和测试对话模型的统一框架； ■ 同时在多个数据集上进行多任务训练； ■ 与亚马逊Mechanical...Turk无缝整合，以便进行数据收集和人工评估。...另外，框架还包含PyTorch和Lua Torch下的训练模型示例，既有GPU组训练也有CPU训练。...ParlAI主要维护者之一Jason Weston在Facebook上说，他们希望借助社区力量来增加框架上训练的任务和agent数量。该框架另外两名主要维护者是Alexander H....对Facebook人工智能实验室现有的文本研究工具来说是一种补充，例如文本分类工具FastText、通用人工智能开发框架CommAI等。
该方法提供了一些有趣的洞见，但需要通过亚马逊的 Mechanical Turk 众包服务把数据发送给人类审核员审核。...在两篇论文中，MIT 研究员修改神经网络，并通过训练完成计算机视觉任务，以便于揭露每个节点针对不同输入图像的反应机制。然后，他们选择 10 张最能激发每个节点的输入图像。...在之前的论文中，研究人员将这些图像发送给 Mechanical Turk 雇佣的工作人员，让他们识别这些图像的共同之处。而在新的论文中，研究人员使用计算机系统完成这一任务。...如今的神经网络是被组织进层内的，数据馈送给最低层，然后经过处理传递给下一层，以此类推。有了可视化数据，输入图像打碎为小块，每一块馈送给单独的输入节点。...但分层也使得研究员能够量化训练神经网络完成特定任务时的重点之处。例如，训练一个神经网络为黑白图像上色，重点是大量识别纹理的节点。
图像数据集的标签错误示例 所有10个ML数据集上的所有标签错误演示如下： 在这个网站里，可以通过选择数据集和特定类别来查看被错误标记的数据。...从上图可以看出，CL 需要两个输入： 样本外预测概率（矩阵大小：类的样本数） 噪声标签（矢量长度：示例数） 出于弱监督的目的，CL 包括三个步骤： 估计给定噪声标签和潜在（未知）未损坏标签的联合分布，以充分描述类条件标签噪声...标签错误（红色）：存在比给定类标签更适合某一示例的类标签。 人工验证 接下来是人工验证。研究人员基于算法识别的错误标签，进一步采用众包平台Mechanical Turk展开了研究。...Mechanical Turk的工作界面显示了CIFAR-100的一个示例（图片带有给定错误标签“ cat”）。界面中会展示错误类别“cat”的训练集示例，以及CL预测类别“frog”的训练集示例。...如下表所示，Mechanical Turk验证确认了普遍存在的标记错误，并对标签问题的类型进行了分类。 这些修正是否全部都对呢？并不是。在某些案例中，验证人员也会同意错误的标签。
这种2D视角不可避免地限制了它们在许多领域的实际应用，比如合成数据生成、机器人学习、视觉现实和游戏行业。”...图像生成模型被分解为形状、视点和纹理三个要素，在计算“2.5D”草图和添加纹理之前，首先学习三维形状的合成。 重要的是，因为这三个要素是条件独立的，模型不需要在二维和三维形状之间配对数据。...此外，他们还向亚马逊的Mechanical Turk上展示了200对由VON和最先进的模型生成的图像，被试者的任务是在每对图像中选择更加真实的结果。 VON的性能表现非常突出。...Mechanical Turk被试者更喜欢VON生成的图像，比例高达74%至85%。 研究人员将专注于更加精细化的建模，以更高的分辨率生成形状和图像，将纹理分解为光照和外观，并合成自然场景。...研究团队写道：“我们的关键思想是将图像生成过程分解为三个要素：形状、视角和纹理，这种分离的3D表示方式使我们能够在对抗学习框架下从3D和2D视觉数据收集中学习模型。
该公司宣称自己致力于为世界各地的公司建立一个综合数据库，以帮助企业找到潜在的合作商。这些数据的收集、索引和分析来自数百万在线数据源，包括商业登记处、公司网站、新闻媒体、社交媒体、开放API等。...例如：需要标记出某篇文章到底是Apple科技公司还是水果公司。这些标记数据将应用与训练算法去管理数据库。...如果这些文章用英文写的那就很容易了，可以交给 Amazon Mechanical Turk 平台上的人完成。 ?...Turk是一个众包市场，接受任务的人需完成图片和产品分类，翻译文本，将语音或者图片转录成文本等工作。平均在每小时2美元左右。但Turk平台上的参与者以母语为英语的美国人为主。...Vainu向这些监狱运送了10台电脑，并为囚犯完成的每项任务向CSA支付费用。工资与向Mechanical Turk所完成的任务支付的金额相当。
AI照片识别教学的标准是使用ImageNet的图像，这是一个由斯坦福大学教授李飞飞和她的团队创建的超过1400万张图像的数据库。...该数据库依赖于亚马逊的Mechanical Turk，后者将劳动密集型工作外包，例如照片标记的工作以几美分/一张的报酬交给互联网用户去做。...但是，随着世界各地的企业越来越多地转向从无人驾驶汽车到医疗诊断等行业的人工智能应用，ImageNet和Mechanical Turk被证明是不够用的。 你认为我们会让没有生命的东西控制人类吗？...数据标注公司Awakening Vector的创始人Peter Yang说：“医疗业务需要非常细致的数据来让人工智能学会如何做出区别，例如在CT扫描中区别肿瘤和眼球。”...例如，医学图像需要保密。亚马逊土耳其机器人(Amazon Mechanical Turk)的任务是由任何想赚外快的注册用户来完成的，而不是那些周一到周五都有固定工资的员工。
该框架的目标是为研究者提供： 一个用于训练和测试对话模型的统一框架 一次性在许多数据集上进行多任务训练 无缝集成 Amazon Mechanical Turk，以便数据收集和人工评估 这第一个版本支持超过...Turk，在与人类的实时对话上训练和评估 只需简单的设置，就可以连接 Mechanical Turk 上的人类与你的对话代理 允许比较不同研究组的 Turk 实验 能够引导一个可与人类交互的对话模型的数据集配置...中的视觉 可以使用 Mechanical Turk 来运行/收集数据/评估 Python 框架 PyTorch 的训练示例 可使用 zmq 与其它非 Python 的工具箱对话，给出了 Lua Torch...的示例 支持模型的 hogwild 训练和批训练 基本示例 从「1k training examples」bAbI 任务的任务 1 中展示 10 个随机样本： python examples/display_data.py...qa_data_collection：从 Turker 获取问题和答案，给出了 SQuAD 的一个随机段落 model_evaluator：在 Reddit 电影对话日志数据集上评估该信息检索基线模型
文本到图像的 AI 模型仅根据简单的文字输入就可以生成图像。...用户可以输入他们喜欢的任何文字提示——比如，“一只可爱的柯基犬住在一个用寿司做的房子里”——然后，人工智能就像施了魔法一样，会产生相应的图像。...扩展版本大致将每个类别的图像数量增加了一倍，并添加了新的零件定位注释。所有图像都使用边界框、零件位置和属性标签进行注释。图像和注释由Mechanical Turk的多个用户过滤。...物种名称列表是使用在线野外指南获得的，使用Flickr图像搜索获取图像，然后通过向多个Mechanical Turk用户展示每个图像进行过滤。...其是微软开发维护的大型图像数据集，任务包括识别（recognition），分割（segementation），及检测（detection）。
但是，API 通常不会产生美观的网页作为其输出。 应该从代码内部使用 API，并且 API 的输出通常采用某些流行的数据交换格式，例如 JSON 或 XML。...用 Dialogflow 术语来说，智能体是一种软件，执行从用户接收输入的任务，该输入可能采用文本，音频，图像或视频的格式。 然后，它尝试确定意图或与输入对应的先前定义的适当操作。...现在，我们将向您展示一个示例，其中我们从本地磁盘中获取大量图像并将其通过 API 调用传递： 首先，使用 Python 的本机方法将图像读取到变量中以打开文件，如以下代码所示： image = open...我们可以使用此信息对图像进行进一步的操作，例如，简单地裁剪出匹配的部分。 获取图像的匹配部分。...此外，将要测试的图像上载到在线文件服务器（例如 Imgur），然后检索允许从 Imgur 提取原始图像的 URL。
大多数时候，我们见到的众包平台都是以网站为表现形式的，在这里我们就以一个非常著名的众包平台——Amazon 的Mechanical Turk 为例，了解如何使用众包平台完成任务和发布任务。...Mechanical Turk 是 Amazon Web Service（AWS）的组成部分之一，是一个非常典型的众包平台，它的网址是 https://www.mturk.com/mturk/welcome...小可迫不及待地打开电脑，输入了刚才的网址。 ? 小可 ：是一个英文网站。 Mr. 王 ：没错，这就是 Amazon Mechanical Turk，一个非常典型的众包平台。...；右边的 Get Results from Mechanical Turk Workers 部分就是留给任务发布者去发布任务的区域。...从题目中不难看出，任务的提供者希望工人能从购物小票中提取出客户购买的商品。在下面我们可以看到这个任务的请求者名字、任务的截止日期等，并且还给出了完成一个 HIT 需要的时间。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
