Facebook圖像識(shí)別平臺(tái)Lumos是什么？

大多數(shù)人懶得給照片加標(biāo)簽。如果你屬于這一類（大概率事件），那么你一定知道搜索某張照片有多辛苦。 但這很有可能即將成為過(guò)去。

本周，F(xiàn)acebook 披露了其機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái) Lumos 的更多信息：Lumos 將使用戶們利用相片內(nèi)容進(jìn)行搜索，而不是圖片名稱或是標(biāo)簽。

Facebook 應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人 Joaquin Quiñonero Candela 解釋說(shuō)：

“換句話說(shuō)，搜索‘黑襯衫照片‘時(shí)，系統(tǒng)能識(shí)別出每張照片里是否有黑襯衫，并據(jù)此搜索；即便照片并沒(méi)有被添加標(biāo)簽也沒(méi)有關(guān)系。”

Lumos 利用了計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)來(lái)識(shí)別照片中的人、動(dòng)物和一系列其他物體。但它遠(yuǎn)不止于此，而是更進(jìn)一大步，能識(shí)別出照片中發(fā)生的“事”。所以在識(shí)別某相片中有某個(gè)人之外，它還能夠判斷該人是在行走、騎馬、彈琴還是在做其他的事情。雷鋒網(wǎng)按，F(xiàn)acebook 并沒(méi)有提供一張 Lumos 所能識(shí)別的人物行為列表，因此目前并不清楚它究竟神通廣大到了何種地步，以及識(shí)別的正確率如何，會(huì)不會(huì)犯下“妖精打架”那樣的錯(cuò)誤。假使正確率尚在接受范圍以內(nèi)，相比目前各照片管理軟件還停留于人臉識(shí)別的層次（除了 Google Photos），便是極大的進(jìn)步，其技術(shù)可能成為Google Photos 的直接競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

Lumos，一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)平臺(tái)

介紹 Lumos，就不得不提 FBLearner Flow。Facebook 使用了它的 FBLearner Flow 平臺(tái)來(lái)開(kāi)發(fā) Lumos。前者是一個(gè)通用型的機(jī)器學(xué)習(xí)流水線（pipeline），開(kāi)發(fā)它的初衷是讓 Facebook 工程師們能同時(shí)執(zhí)行多個(gè) AI 項(xiàng)目，而不需要每次都借助必要的硬件。據(jù) Facebook 透露，現(xiàn)在每月有超過(guò) 120 萬(wàn)個(gè) AI 實(shí)驗(yàn)在 FBLearner Flow 上運(yùn)行。包括 Lumos 在內(nèi)的這些項(xiàng)目，能夠獲取社交網(wǎng)絡(luò)和 app 上永不停歇的數(shù)據(jù)流。

雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng))獲知，一開(kāi)始，F(xiàn)BLearner Flow 平臺(tái)只是 Facebook AI 研究部門(mén)（FAIR）的一個(gè)小研究項(xiàng)目。但當(dāng)它達(dá)到量產(chǎn)規(guī)模后，它和開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)被轉(zhuǎn)移到了應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)。現(xiàn)在，F(xiàn)BLearner Flow 已是 Facebook 計(jì)算機(jī)視覺(jué)團(tuán)隊(duì)的引擎。

建立在 FBLearner Flow 基礎(chǔ)上的 Lumos，是一個(gè) Facebook 為處理圖像和視頻理解任務(wù)而開(kāi)發(fā)的平臺(tái)。Facebook 的工程師并不需要接受過(guò)深度學(xué)習(xí)或者計(jì)算機(jī)視覺(jué)培訓(xùn)，就能使用 Lumos 訓(xùn)練、布置新模型。Lumos 平臺(tái)在不斷改進(jìn)，這主要有兩種途徑：

導(dǎo)入新添加標(biāo)記的數(shù)據(jù)；

利用 Facebook 應(yīng)用中有注解的數(shù)據(jù)。

深度學(xué)習(xí)的進(jìn)步使得開(kāi)發(fā)者在圖像分類上取得巨大進(jìn)展——類似于“圖片中有什么”、“東西在哪？”這樣的問(wèn)題被系統(tǒng)以前所未有的精確度回答出來(lái)。 Facebook 表示，通過(guò)設(shè)計(jì)出能對(duì)給定圖片中的物體進(jìn)行檢測(cè)、分離的新技術(shù)，他們大幅推動(dòng)了在該領(lǐng)域的研究。

當(dāng) Facebook 應(yīng)用這些技術(shù)時(shí)，相片會(huì)穿過(guò)一個(gè)深度學(xué)習(xí)引擎，后者能分離圖像、識(shí)別物體和場(chǎng)景、向照片加入更多含義。這產(chǎn)生出任何 Facebook 產(chǎn)品、服務(wù)都能使用的豐富數(shù)據(jù)。

前景

Joaquin Quiñonero Candela 還表示，Lumos 涵蓋的技術(shù)有一系列廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景，遠(yuǎn)不止于單純地優(yōu)化圖像搜索。他進(jìn)一步解釋：

“出于‘爭(zhēng)議內(nèi)容檢測(cè)，反垃圾信息和自動(dòng)圖像抓取’等目的，已經(jīng)有超過(guò) 200 個(gè)視覺(jué)模型被十幾只不同團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練出來(lái)，并布置于 Lumos。它們的應(yīng)用領(lǐng)域十分廣，從我們的 Connectivity Labs （互聯(lián)實(shí)驗(yàn)室）到搜索團(tuán)隊(duì)，再到 Accessibility （可達(dá)性）團(tuán)隊(duì)，大家都在用 Lumos 的技術(shù)。”

雖然 Facebook 在 Lumos 上取得可喜進(jìn)展，但它還稱不上是獨(dú)步天下。谷歌一直在開(kāi)發(fā)圖像掃描 AI 來(lái)提高圖像搜索。去年，谷歌聲稱它的 Inception v3 AI 能夠以 93.9% 的精確度抓取圖片內(nèi)容。雷鋒網(wǎng)消息，最近 Inception v3 又有突破：在它基礎(chǔ)之上將開(kāi)發(fā)能預(yù)警皮膚癌的新 AI。

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