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隨著垃(la)圾分類成為(wei)今夏最熱話題(ti)，國(guo)內互聯網、科技公司紛(fen)紛(fen)推(tui)出了(le)小(xiao)(xiao)程序(xu)、App等查(cha)詢(xun)應(ying)用，包括百度、搜(sou)狗、科大訊(xun)飛等公司均推(tui)出了(le)相關的(de)智能(neng)(neng)查(cha)詢(xun)功能(neng)(neng)。支(zhi)付寶(bao)、微信上也有不(bu)少相關小(xiao)(xiao)程序(xu)和小(xiao)(xiao)游戲。這(zhe)些應(ying)用的(de)特點大同(tong)小(xiao)(xiao)異，主要以查(cha)詢(xun)為(wei)主，支(zhi)持語音、圖(tu)像查(cha)詢(xun)。接受新浪科技采訪時，人工智能技術與服務提供商第四范式的技術人員表示，垃圾分類中所涉及的計算機視覺技術包括了圖像分類、圖像定位、圖像檢測等環節。

例如在垃圾分類的場景中，首先需要將帶有不同垃圾種類的圖片進行標注，標注是為了告訴計算機圖像中出現的是可回收、廚余、不可回收等不同類型的垃圾，以及垃圾在圖像中的位置等信息，作為訓練模型的原始數據。

模型(xing)(xing)訓練好后，可(ke)以(yi)將新(xin)的(de)圖片輸入給模型(xing)(xing)，模型(xing)(xing)會識(shi)別、定位出是哪種(zhong)類(lei)型(xing)(xing)的(de)垃(la)圾(ji)以(yi)及所在的(de)位置，從而實現垃(la)圾(ji)分類(lei)的(de)需求。

“目前(qian)計(ji)算(suan)機視(shi)覺(jue)技(ji)術已經相當成熟(shu)，第四范式在(zai)(zai)計(ji)算(suan)機視(shi)覺(jue)領域已經有了深厚的(de)(de)(de)積累。能(neng)否投入使用(yong)的(de)(de)(de)關鍵(jian)在(zai)(zai)于模型(xing)(xing)識別的(de)(de)(de)精準度，而影響(xiang)模型(xing)(xing)精準度的(de)(de)(de)關鍵(jian)在(zai)(zai)于原(yuan)始數據(ju)量的(de)(de)(de)質量的(de)(de)(de)大(da)(da)小。原(yuan)始數據(ju)質量越(yue)高，數量越(yue)大(da)(da)，訓練出識別準確率高的(de)(de)(de)模型(xing)(xing)幾率越(yue)大(da)(da)。”

上述技術人員(yuan)表示，數據庫(ku)中包含是經(jing)過(guo)(guo)標注過(guo)(guo)的(de)數據，標注的(de)質量越高，AI訓練的(de)效果越好(hao)。

但(dan)目前，最大(da)的(de)問題是，標(biao)注(zhu)數據(ju)的(de)過程更多的(de)是由(you)人工來(lai)完成，現階段(duan)還無法由(you)AI來(lai)實現。雖然一些研究者正(zheng)在(zai)探索自動標(biao)注(zhu)數據(ju)的(de)工作，但(dan)離真正(zheng)應用還存在(zai)很長的(de)距(ju)離。

此外，值得(de)思考的(de)(de)是，如果(guo)將(jiang)來各個(ge)城市(shi)的(de)(de)垃圾分類標(biao)準不統一，也將(jiang)會對AI提出更(geng)高的(de)(de)要求。