Notice: Undefined index: amp-core-end-point in /home/applea10/public_html/wp-content/plugins/accelerated-mobile-pages/templates/features.php on line 203

Notice: Undefined index: amp-core-end-point in /home/applea10/public_html/wp-content/plugins/accelerated-mobile-pages/templates/features.php on line 5120
Apple تبتكر تقنيات جديدة في التعرف على الصور | ابل بالعربي
Notice: Undefined index: amp-core-end-point in /home/applea10/public_html/wp-content/plugins/accelerated-mobile-pages/templates/features.php on line 203

Notice: Undefined index: amp-core-end-point in /home/applea10/public_html/wp-content/plugins/accelerated-mobile-pages/templates/features.php on line 5120
تطبيق الصور في iOS 10 الأشخاص

Apple تبتكر تقنيات جديدة في التعرف على الصور

نشر فريق الذكاء الاصطناعي الخاص بشركة Apple أولى الأوراق البحثية في تقنيات رؤية الحاسوب والتعرف على محتوى الصور. الأبحاث نشرت بعدما أتاحت الشركة لباحثيها القدرة على نشر ما توصلوا إليه من تقدّمات في الذكاء الاصطناعي، وهو ما يعد خطوة غير مسبوقة لدى Apple نظرًا لتوجهاتها التي عادة ما تميل نحو السريّة.

تطبيق الصور في iOS 10 الأشخاص

الورقة، والتي عنوانها “Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training”، توضّح أسلوب يمكّن الحاسوب من تعلّم محتوى الصور الاصطناعية والواقعية بواسطة التدريب المتضاد، هذه التقنيات تساعد في تحسين قدرات الحاسوب في التعرف على محتوى الصور بتكاليف منخفضة.

تطبيق الصور في نظام iOS 10 قدّم ميزة التعرف على الصور، فالتطبيق يقوم تلقائيًا بتحليل كلّ صورة فيحاول تمييز ووصف كلّ جسم في المشهد، وبالتالي يصبح المستخدم قادرًا على البحث عن شيء في مكتبة الصور بنفس سهولة استخدام محركات البحث.

تقنية رؤية الكمبيوتر في تطبيق صور iOS 10

البحث، كما ذكر MacRumors، يصف محاسن ومساوئ استخدام صور واقعية كقاعدة يتعلم منها الحاسوب، فهي تقدّم أساس قريب من الصور التي سيلتقطها المستخدم، ولكن بنفس الوقت، إنشاء قاعدة كبيرة تحتوي على صور واقعية مع وصف دقيق لكل جسم في كلّ صورة سيأخذ وقتًا طويلًا وجهدًا كبيرًا. في المقابل، إنشاء قاعدة من صور اصطناعية سيكون أسرع وأسهل، ولكن لن يكون دقيقًا وقريبًا من الواقع.

أسلوب Apple الجديد يدمج بين الأسلوبين السابقين، فهي ينتج صورًا سمّيت بـ S+U تدمج بين الصور الواقعية التي ليس لها وصف كامل Unsupervised مع الصور الاصطناعية Simulated ذات الوصف، ونتيجة ذلك هو الحصول على قاعدة كبيرة يمكن الاعتماد عليها من حيث الواقعية والقرب من بيانات المستخدم بمدة زمنية قصيرة نسبيًا.

التعليقات