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農(nóng)村包圍城市 谷歌開(kāi)源MobileNets對(duì)抗蘋(píng)果ARKit

來(lái)源:魔多

蘋(píng)果 ARKit 的發(fā)布,本質(zhì)上已經(jīng)威脅到了谷歌長(zhǎng)期以來(lái)的 AR Tango 硬件項(xiàng)目。雖然蘋(píng)果的解決方案可能是功能較弱的版本,但它不需要特殊的硬件來(lái)完成。這是一件大事,而谷歌也是知道的。針對(duì)這種情況,谷歌的做法與當(dāng)年 Android 和 iOS 的競(jìng)爭(zhēng)策略非常相似:開(kāi)源。

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谷歌開(kāi)源了 MobileNets,它是一個(gè)支持多種視覺(jué)識(shí)別任務(wù)的輕量級(jí)模型,還能高效地在移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行。谷歌希望 MobileNets 可以最大限度的提高視覺(jué)識(shí)別軟件的準(zhǔn)確性,而不用大量的人力。


它對(duì)于 Google Photos 這樣的應(yīng)用非常有用,因?yàn)?Google Photos 依賴(lài)于視覺(jué)識(shí)別來(lái)整理照片。但更重要的是,MobileNets 能更好的幫助即將發(fā)布的 Google Lens。


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Google Lens 是一個(gè)添加到 Google Photos 和 Assistant 助手的 ARAI 類(lèi)型應(yīng)用,今年晚些時(shí)候?qū)⑼瞥觥_@個(gè)功能配合你的手機(jī)攝像頭就像搜索引擎一樣,比如,相機(jī)對(duì)準(zhǔn)餐廳會(huì)彈出評(píng)論和即時(shí)信息,而不用物理搜索。


MobileNets 能讓 Google Lens 的功能變得更強(qiáng)大、功耗更小。它具有面部分析、檢測(cè)物體、分類(lèi)物種和識(shí)別地標(biāo)的能力。這對(duì)于谷歌來(lái)說(shuō)是一個(gè)大創(chuàng)新,但這也意味著主流手機(jī)開(kāi)始更深入的學(xué)習(xí)。


MobileNets 的開(kāi)源取決于蘋(píng)果推出的 ARKit,為了在 AIAR 領(lǐng)域搶占先機(jī),谷歌也緊隨其后。


Next Reality 的專(zhuān)家Jason Odom表示,蘋(píng)果 ARKit 的發(fā)布,本質(zhì)上已經(jīng)威脅到了谷歌長(zhǎng)期以來(lái)的 AR Tango 硬件項(xiàng)目。雖然蘋(píng)果的解決方案可能是功能較弱的版本,但它不需要特殊的硬件來(lái)完成。這是一件大事,而谷歌也是知道的。


農(nóng)村包圍城市 谷歌開(kāi)源MobileNets對(duì)抗蘋(píng)果ARKit


以前,因?yàn)殡姵貕勖南拗疲苿?dòng)設(shè)備對(duì) AI 工作的支持并不夠強(qiáng)大。相反,他們使用云服務(wù),通過(guò)應(yīng)用程序給用戶(hù)提供信息。這樣做很好,但是存在延遲和隱私的問(wèn)題,因?yàn)樵品?wù)很容易讓信息受到黑客攻擊和網(wǎng)絡(luò)攻擊。


由于谷歌已經(jīng)對(duì) MobileNets 做了所有優(yōu)化,并且對(duì)這些模型進(jìn)行了預(yù)先訓(xùn)練,因此, MobileNet 中的一系列模型都是小型、低延遲、低耗能的模型。開(kāi)發(fā)者可以根據(jù)自己的需求輕松挑選應(yīng)用程序的模型。


谷歌確保所有人都能根據(jù)空間需求和可接受的延遲來(lái)訪(fǎng)問(wèn) MobileNets,MobileNets 的功能顯示了谷歌在智能手機(jī)中完善 AI 和 AR 的決心。

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