連日來(lái)?移動(dòng)鏡像AI使您的姿勢(shì)與80,000張圖像中的一張相匹配向來(lái)一不斷的有小伙伴關(guān)注，不僅如此還衍生出了各大相關(guān)話(huà)題，那么跟著小編來(lái)看看?移動(dòng)鏡像AI使您的姿勢(shì)與80,000張圖像中的一張相匹配以及它的相關(guān)資訊吧！

如今，人工智能已經(jīng)變得如此復(fù)雜，以至于它可以識(shí)別對(duì)象，就亞馬遜而言，甚至可以幫助您訂購(gòu)該對(duì)象。但是固定形狀的靜止物體是一回事。具有運(yùn)動(dòng)部件和不常見(jiàn)位置的運(yùn)動(dòng)物體是另一個(gè)。嘗試識(shí)別您的姿勢(shì)并將其與一組具有類(lèi)似姿勢(shì)的照片進(jìn)行匹配是姿勢(shì)估量的圣杯，而這正是Google在其Move Mirror AI實(shí)驗(yàn)中所呈現(xiàn)的。最重要的是，您需要的只是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)掃瞄器和一個(gè)網(wǎng)絡(luò)攝像頭。

雖然我們的大腦具有識(shí)別身體部位并從其位置和方向辨別姿勢(shì)的天生能力，但計(jì)算機(jī)卻沒(méi)有那么聰慧。為此，Google開(kāi)辟了PoseNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型可以從圖像中提取數(shù)據(jù)，而無(wú)論圖像的質(zhì)量如何。Google的TensorFlow團(tuán)隊(duì)開(kāi)辟了第一個(gè)Move Mirror來(lái)展示PoseNet的出色功能，但是他們很快遇到了一些實(shí)際問(wèn)題。

團(tuán)隊(duì)希翼與世界分享“移動(dòng)鏡”。AI實(shí)驗(yàn)已經(jīng)在掃瞄器上進(jìn)行，因?yàn)樗鼈兪褂昧薖oseNet的Web API。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)部分依賴(lài)于大多數(shù)用戶(hù)無(wú)法訪(fǎng)問(wèn)的強(qiáng)大的硬件和軟件庫(kù)。他們可以將用戶(hù)的網(wǎng)絡(luò)攝像頭輸出發(fā)送到服務(wù)器以進(jìn)行處理，但就隱私而言，這將打開(kāi)一罐蠕蟲(chóng)。

除了移動(dòng)鏡像實(shí)驗(yàn)本身之外，Google還為通過(guò)其TensorFlow.js Javascript庫(kù)提供PoseNet而感到自豪。這意味著所有機(jī)器學(xué)習(xí)都直接在用戶(hù)的掃瞄器，用戶(hù)的計(jì)算機(jī)或智能手機(jī)上進(jìn)行。您的傻照片和姿勢(shì)不會(huì)發(fā)送到遠(yuǎn)程服務(wù)器，盡管它們?nèi)匀槐仨殢?0,000張靜止圖像庫(kù)中獵取參考照片。

“移動(dòng)鏡像”看似輕描淡寫(xiě)，但有趣，是AI演示，但對(duì)AI確實(shí)有一些積極的影響。現(xiàn)在，僅在Web掃瞄器中如何完成復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)絕對(duì)令人印象深刻。而且，絕對(duì)不必放心，您不必總是將數(shù)據(jù)(更不用說(shuō)您的照片)發(fā)送到云中的某些計(jì)算機(jī)上，以獵取AI的好處。