Google AI、画像内の全ての物体に効率的にラベリングする手動と機械学習をコラボしたツールを発表。既存の3倍速。試せるデモあり | Seamless
Google AI、画像内の全ての物体に効率的にラベリングする手動と機械学習をコラボしたツールを発表。既存の3倍速。試せるデモあり 2018-10-23 Google AIの研究者らは、画像内の全ての物体に効率的にアノテーションする手動と機械学習を組み合わせたツール「Fluid Annotation」を発表しました。 論文：Fluid Annotation: A Human-Machine Collaboration Interface for Full Image Annotation 著者：Mykhaylo Andriluka, Jasper R. R. Uijlings, Vittorio Ferrari 従来の手動ラベリングツールでは、画像内の各オブジェクトの輪郭を慎重にクリックして注釈を付ける必要があり、膨大な時間を要します。そこで、本論文は、画像内のすべてのオブジェクトと背景領
文章の「自動要約ツール」、ユーザーローカルが無償提供
ユーザーローカルは7月24日、入力した文章から重要部分を取り出して要約する「ユーザーローカル自動要約ツール」を公開した。Webサイト上で無償利用できる。 入力フォームにテキストを貼り付けるか、テキストファイルをアップロードすると、文章構造を分析して特徴語（特徴的な言葉を機械的に抽出した単語）や重要文を自動抽出するツール。重要な文章をマーキングやヒートマップ、モノクロ強調で視覚的に捉えられる強調表示にも対応する。 要約文は「3行ダイジェスト」「5行ダイジェスト」「10行ダイジェスト」といった分量調整もできる。 重要文の抽出には、重要単語を多く含み、他の文に類似度が高い文を抽出するアルゴリズム「LexRank」を活用した。 ツールが公開されているWebページには、ニュース配信各社から引用したニュース本文の要約をダイジェストとしてランキング表示している。 同社は「インターネット上には、日々ニュー
TechCrunch | Startup and Technology News
Finbourne, founded out of London’s financial center, has built a platform to help financial companies organize and use more of their data in AI and other models. Even as quick commerce startups are retreating, consolidating or shutting down in many parts of the world, the model is showing encouraging signs in India. Consumers in urban cities are embracing the convenience of having groceries delive
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