大咖云集，观点碰撞！ 《全球 AIoT 产业· 智能制造峰会》圆满落幕
06-18
简介 图片标签服务广泛应用于互联网上的多个行业。我们日常使用的手机相册可以将手机中的数千张图片分类为宝宝、风景、聚会、合影、建筑等，让我们更容易找到自己想要的图片，浏览美好的回忆；资讯流媒体新闻APP和短视频APP能够在我们使用中越来越“懂”我们，推荐我们喜欢看的内容；有些智能手机或浏览器只需拍照就可以识别图片中的植物、动物和植物。
产品，然后展示科普信息，或者在电商网站上推荐购买。以上便捷的功能均使用图像标签。
他们背后的AI算法是如何理解一张图片的？图像标签还有哪些其他应用？希望这篇文章能够解答您的疑问。图像标注算法简介通过给图像分配正确、合适的标签，将图像的视觉信息转化为语义信息，帮助人们更好地理解和分析图像。
图像标记包括单图像分类问题和图像多标签分类问题。图像单分类，即在固定的分类标签集合中，对于输入图像，从分类标签集合中找到与图像内容匹配的分类标签，并将其分配给输入图像。
现实世界中，一幅图像往往包含丰富的语义信息，如多个目标、场景、行为等。图像多标签分类旨在为图像分配多个标签，以充分表达图像中包含的特定内容。
基于卷积神经网络的图像分类算法 对于一张图片，人们可以很自然地识别出图片中的主要物体、场景及其关系，但这对于计算机来说是一项艰巨的任务。计算机眼中的图像是一个数组。
数组中的每个数字代表图像中特定位置的像素值。 * 大小的图像的像素超过一百万。
计算机需要将此类数组转换为高级语义信息。得益于深度学习的发展和大规模图像标注数据集的发布，图像识别的准确率得到了极大的提高，神经网络强大的非线性表示能力在图像分类任务中取得了突破性的进展。
卷积神经网络CNN是专门为处理具有空间拓扑的数据而设计的神经网络，例如图像、视频、频谱图等数据。传统神经网络的全连接层在处理这些高维数据时，会面临参数多、训练时间长、收敛困难等问题。
卷积神经网络中的卷积层可以大大减少模型的参数，加速训练网络参数的收敛。另外，卷积运算与动物视觉中枢视细胞感受野的原理相似，特别适合处理视觉信息。
图像分类算法是基于强大的卷积神经网络设计的。（图片来源：loss在不考虑未知标??签的情况下会存在梯度太小、难以收敛的问题，新的损失函数使用已知标签的比例进行归一化，忽略了未知标签类别的损失，与标准bce相比，它的值与每个样本的已知标签类别数量无关，对每个样本赋予相同的权重，可以适应训练过程中不同样本的已知标签类别数量的不平衡。
大部分不完全标记的标签并引入了一些随机噪声，增强了模型的鲁棒性，此外，引入了课程学习和分层预测方法相关的策略，以有效利用多标签数据的依赖关系、分层关系等。标签中标签的数量使得多标签分类模型能够输出图像的高精度、多样化、全面的标签。
另外还有基于整幅图像描述图像内容的图像标注算法，以便更准确地识别图像。图像标注引擎还包括一个对象检测模块，该模块不占据主体位置，但仍然包含重要的语义信息。
该模块重点识别图像中的特定物体目标，可以同时获取目标的类别信息和位置信息。采用基于MobileNet主干基础网络，结合SSD+FPN的物体检测模型，能够准确识别图片中出现的物体，同时保证速度和可用性。
尽管图像标注任务的结果，尤其是ImageNet等分类竞赛中的结果，近年来一直呈趋势。已经接近饱和，但现实生活中的图像任务仍然存在很多困难和挑战，比如长尾标注数据获取困难、训练数据与应用场景差异巨大、类别不平衡、变化等真实场景中负样本的形式。
除了设计更鲁棒的算法外，我们还通过培养高效的标注团队、拓宽数据来源、开放不良案例反馈机制，有效支撑了高精度图像标注的实施。腾讯云图片标注服务简介。
云图像标注服务是利用多年积累的海量各种场景的图片进行训练的。它可以识别图片中的场景、物体、人物等信息，包括8大类、60多个二级分类、数千个典型场景标签。
对行业和图像数据特征进行了定制，目前有三个版本可供选择： 相机版本：针对搜索和手机拍照进行优化，覆盖大量卡片、日常用品、二维码条码。相册版本：针对手机相册和网站进行优化。
优化磁盘，去除相册、网盘中不常见的标签，对相册中常见图片类型（肖像、日常活动、日常物品等）达到更好的识别效果。在线版：针对在线图片进行优化，覆盖更多标签，满足您的需求。
长尾识别需求。此外，还针对电商、广告场景推出了更精准的产品识别，覆盖25大类、上百个细分领域，并可输出产品坐标。
除了相册、信息流等常见使用场景外，图像标签还有很多应用。 AI场景营销如何在不影响用户体验的情况下提升广告投放量和广告转化，是流量主和媒体最大的痛点。
传统的视频前广告和生硬的弹窗广告已经无法引起用户的兴趣，可以投放的地方已经饱和，广告收入难以持续快速增长。利用AI图像理解服务，如图像标签、名人识别、产品识别等，可以更深入地了解视频内部，获取视频中每个时间点的内容标签，让每个时间点都可以成为广告点。
空间，大大增加了可供出售的广告位的数量。同时，将每个点的标签与广告相匹配，可以让合适的广告在合适的时间出现。
例如，当某个名人出现时，推荐他代言的产品，当出现聚餐场景时，推荐餐厅优惠券，当运动场景时推荐健身器材。让用户在最感兴趣的时间看到广告。
拍照识别图片随着AI的普及，拍照识别图片逐渐成为用户习惯。你可以很容易地看到新奇的植物、不知名的名人、不知道如何分类的垃圾、别人穿过的漂亮衣服。
拿出手机，拍一张照片，就能找到你想要的信息，搜索你感兴趣的商品。不仅可以满足孩子强烈的好奇心，也可以帮助成年人更快乐地享受购物。
图片搜索 现代人面临的一个巨大问题是信息爆炸。我们每天都会拍几张照片，通过各种IM工具收到的照片不计其数。
虽然这些图片都保存在我们的手机、电脑、IM软件的聊天记录中，但是当我们想要使用它们的时候却找不到它们。我想你一定遇到过这样的情况：你想找一张身份证或者其他证件的照片，明明知道它在你的手机里或者某个微信聊天记录里，但花了好长时间却找不到。
很久。图像标签可以使图像数据更易于管理和搜索。
在各种网盘、相册、图库，甚至IM软件中，都可以使用标签来增加数据查找的便利性。 Ad Time 腾讯云图像分析是一项全面的图像理解和分析服务。
除了图像标签之外，它还提供了多种图像理解、审核和处理服务，例如产品识别、公众人物识别、智能裁剪等，欢迎大家尝试。
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