這聽(tīng)起來(lái)很奇怪,但是背后的技術(shù)復(fù)雜程度可一點(diǎn)不簡(jiǎn)單,這項(xiàng)拉面識(shí)別技術(shù)是由數(shù)據(jù)科學(xué)家Kenji Doi所研究完成,他使用了谷歌的AutoML Vision對(duì)來(lái)自東京拉面連鎖店二郎拉面的每個(gè)菜單項(xiàng)目進(jìn)行分類,并從41家連鎖餐廳的每一家收集了約1170張照片,并將48,000張拉面照片的數(shù)據(jù)集提供給軟件。
據(jù)了解,谷歌的AutoML Vision花費(fèi)了大約24小時(shí)的時(shí)間來(lái)完成這項(xiàng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練,并且已經(jīng)可以準(zhǔn)確識(shí)別95%的拉面。但筆者最后想小小吐槽兩句,這樣的技術(shù)值得稱贊,但如果換在中華美食上面,恐怕會(huì)難倒谷歌的小程序。
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