페이스북이 「사용자가 이미지에 붙인 해시 태그」를 활용해서 화상인식 성능향상에 성공

페이스북이 「사용자가 이미지에 붙인 해시 태그」를 활용해서 화상인식 성능향상에 성공

Facebook 개발자 컨퍼런스 「F8」에서, 인스타그램과 같이 사용자가 이미지에 붙인 해시 태그를 활용하는 것에 의해, 화상인식 퍼포먼스가 향상한 것이 보고되었습니다.

AI연구의 하나인 「화상인식」은 개별로 레이블링된 수많은 데이터를 학습시키는 것으로 정밀도를 올립니다만, Facebook의 경우, 5000만이나 되는 이미지를 포함하는 데이터셋을 사용하고 있어, 이것을 10억장단위로 늘린다고 하면, 이미 인력으로 태그를 붙이는 것은 곤란합니다.

그래서, 새로운 돌파구로서 페이스북이 주목한 것이, 인스타그램등에서 보이는 사용자가 독자적으로 붙인 해시태그입니다.

데이터셋 10억장에 의한 훈련을 한 결과, 벤치마크 툴·ImageNet에서 화상인식의 정밀도는 85.4%에 향상했습니다.

이것에 의해, 예를 들면 시각장애자에 적합한 음성 캡션을 더욱 상세하게 할 수 있거나, 부적절한 이미지를 신속히 발견할 수 있습니다.