據(jù)theverge消息，由創(chuàng)意機(jī)構(gòu)Redpepper建造的Waldo 0，只需要通過(guò)一組圖片，就可以在茫茫人海中找到指定的目標(biāo)，而且在尋找目標(biāo)的時(shí)候像狙擊手一樣精準(zhǔn)。
Waldo 0配備的金屬機(jī)械臂是Raspberry Pi控制的uArm Swift Pro，同時(shí)它配備了一個(gè)可以進(jìn)行面部識(shí)別的視覺(jué)相機(jī)套件。相機(jī)拍攝一張照片，然后使用OpenCV在當(dāng)前的畫(huà)面中找到可能與之匹配的面孔。將這些面孔發(fā)送給Google的AutoML Vision進(jìn)行分析，如果Waldo 0確定匹配率為95％或更高的時(shí)候，它將在極短的時(shí)間內(nèi)在頁(yè)面上找到的所有用戶(hù)指定的面孔。
谷歌的Cloud AutoML自1月份開(kāi)始向用戶(hù)提供服務(wù)，用戶(hù)可以在沒(méi)有任何編碼知識(shí)的情況下培訓(xùn)自己的AI工具。它的拖放工具允許任何人創(chuàng)建圖像識(shí)別工具，并運(yùn)用在各種不同領(lǐng)域，例如不同的拉面照片對(duì)他們來(lái)自的餐廳進(jìn)行分類(lèi)。
在實(shí)驗(yàn)的展示中，Waldo 0錄入了一組Waldo相關(guān)的照片，在使用OpenCV匹配完成，AutoML Vision的分析后，Waldo 0在平均4．5秒的時(shí)間內(nèi)，在不同畫(huà)面中找到了Waldo。
Redpepper的創(chuàng)意技術(shù)專(zhuān)家Matt Reed負(fù)責(zé)該項(xiàng)目，他通過(guò)電子郵件解釋說(shuō)：“我從Google圖片搜索獲得了所有用于培訓(xùn)Waldo 0的圖片； 62個(gè)不同的Waldo頭和45個(gè)Waldo頭加上身體。我認(rèn)為這不足以構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的模型，但它給Waldo 0帶來(lái)了令人驚訝的結(jié)果?！盧eed的靈感來(lái)自亞馬遜Rekognition識(shí)別名人的能力，他希望這個(gè)項(xiàng)目能夠在其它系統(tǒng)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
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