各位小伙伴们,又进入金九银十的秋季。在刚刚过去的ABC SUMMIT百度云智峰会上,各项先进的AI能力是否充实了你的头脑?如果还没看够,这篇文章将继续你的惊艳之旅。
百度智能云在日常的技术能力输出中,一直不断努力和迭代,一起来看看八月又有哪些技术能力更新吧!
更多AI技术能力上新
八月,百度智能云在文字识别、图像搜索、图像处理和车辆分析四个技术方向上加速创新,均有新能力提供,也催生了更多业务场景。
1.文字识别 OCR
文字识别有3项能力升级 ,包括名片识别、二维码识别和手写文字识别,具体如下:
• 名片识别
支持识别更多样式,包括各种名片的姓名、公司、职位、手机号、电话、邮箱、地址、邮编、网址等字段。其中,公司、邮箱、网址字段识别召回率提升30%;职位、手机号、地址字段识别召回率提升10%。
• 二维码识别
本次升级优化二维码/条形码检测模型,总体识别召回率大幅提升,通用场景下可达98%。
• 手写文字识别
升级了现有模型,手写中文识别准确率提升至95%以上,识别效果与速度双指标保持行业Top 1。
2.图像搜索
图像搜索贵在精准。在升级图片搜索模型后,百度智能云相同图片搜索TOP1准确率提升至93%以上,实现相同图片、高度相似图片的精准搜索。
3.图像处理
在图像处理能力上,百度智能云本月全面开放图像风格转换与拉伸图像恢复两项能力。轻松实现图片的风格转换,能够将原图像转换成卡通画或素描等风格。而遇到过度拉伸的图片,无需手动检查和修改,系统能自动识别并将图像内容恢复成正常比例。
4.车辆分析
• 车型识别
模型升级,提升识别准确率,并支持近期新款车型,TOP 5识别准确率提升至91%以上。
• 车辆检测
针对生活中违章停车检测、车位占用情况统计等场景,车辆检测能力在本月全面开放,能识别图像中小汽车、卡车、巴士、摩托车、三轮车5类车辆,并分别计数,还可定位小汽车、卡车、巴士的车牌位置。
• 车辆外观损伤识别
针对常见小汽车车型,识别车辆外观受损部件及损伤类型,可识别30+种车辆部件、5大类外观损伤(刮擦、凹陷、开裂、褶皱、穿孔)。在识别部件损伤类型的基础上,进一步返回损伤部位的详细数值化信息(长宽、面积),精准判定损伤程度,实现真正的 AI 智能定损。
更丰富的AI开发平台
八月,百度智能云升级了三大AI开发平台:EasyDL 定制化训练和服务平台、内容审核平台和语音自训练平台,赋予他们更多功能。操作简单,让你零代码基础、零开发成本地实现企业智能化升级。
1. EasyDL 定制化训练和服务平台
重点是零售版商品检测升级,主要是以下两个方面:
1、推出货架拼接服务,支持将多个货架局部图片或视频,组合为完整货架图片。同时支持输出在完整货架图中的商品检测结果,包含 SKU 的名称和数量,适用于需要在长货架进行商品检测的业务场景。
2、定制商品检测服务接口支持返回客户自定义的商品编号,可用作直接对接客户自己的商品管理系统,可做到如下功能:定制化图像分类算法升级、定制化物体检测算法升级、定制化图像分割全新上线等。
2. 内容审核平台
内容审核平台与 EasyDL 进行打通:支持审核模型定制,分钟级策略更新。
包括:
1、特殊场景识别:对某些场景进行过滤,如需要过滤在车内直播、在床上直播的场景。
2、特殊物品、行为过滤:如需要对某个雕塑、建筑物、旗帜、标语、手势、表情等进行过滤。
3、百度官方违禁库:及时接收上级监管指令,分钟级别更新,自动生效至系统预置审核策略中,保证审核结果及时过滤最新风险事件。
新增预置策略——用户头像审核:社交场景用户资料审核:对头像中是否包含真人脸、占比大小、人脸清晰度、倾斜、遮挡等情况进行审核。
新增二维码识别,支持内容/链接安全检测:智能检测图片中是否包含二维码,及二维码内容,过滤违规内容和安全隐患。
3. 语音自训练平台
零代码自助训练语言模型,模型上线新增 API 方式调用,灵活易用。
近场语音输入(搜索模型、输入法模型)在现有 Android、iOS、Linux SDK 的调用方式上新增 API 方式,调用方式简单灵活,适配更多操作系统平台。
多场景使用语音自训练平台,专业领域词汇识别率提升明显。上线以来,已有医疗、金融、农业、教育、餐饮、物流等领域应用。
看完这些新升级的功能,是不是感觉能量满满?新技能傍身,迫不及待想要一展拳脚?别急,百度智能云打造了“百度AI体验中心”,近40项AI能力一网打尽,涉及多个业务场景,让你先体验后选择。
当然,体验之后,别忘了转发给你的小伙伴,你就是朋友圈最靓的仔。
免责声明:此文内容为第三方自媒体作者发布的观察或评论性文章,所有文字和图片版权归作者所有,且仅代表作者个人观点,与极客网无关。文章仅供读者参考,并请自行核实相关内容。投诉邮箱:editor@fromgeek.com。
免责声明:本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明,并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后,将会依法尽快联系相关文章源头核实,沟通删除相关内容或断开相关链接。