Функцыя бяспечнага пошуку Google Vision API выкарыстоўвае перадавыя метады разумення малюнкаў для выяўлення непрыстойнага змесціва на малюнках. Гэтая функцыя адыгрывае вырашальную ролю ў забеспячэнні бяспечнага і належнага карыстання шляхам аўтаматычнай ідэнтыфікацыі і фільтрацыі відавочнага або недапушчальнага змесціва.
Функцыя бяспечнага пошуку Google Vision API выкарыстоўвае камбінацыю мадэляў машыннага навучання і алгарытмаў аналізу выявы, каб вызначыць, ці ўтрымлівае выява непрыстойны кантэнт. Гэтыя мадэлі навучаюцца на вялізным наборы даных, які ўключае шырокі спектр відавочных і неадкрытых малюнкаў, што дазваляе ім вывучаць і абагульняць шаблоны, звязаныя з непрыстойным змесцівам.
Працэс выяўлення непрыстойнага змесціва на выявах складаецца з некалькіх этапаў. Спачатку малюнак аналізуецца для вылучэння розных візуальных функцый, такіх як колеры, формы і тэкстуры. Затым гэтыя функцыі ўводзяцца ў мадэль машыннага навучання, якая была навучана класіфікаваць выявы на аснове іх відавочнага зместу. Мадэль выкарыстоўвае гэтыя функцыі, каб рабіць прагнозы аб наяўнасці відавочнага кантэнту на малюнку.
Мадэль машыннага навучання, якая выкарыстоўваецца ў функцыі бяспечнага пошуку, навучаецца з выкарыстаннем тэхнікі, вядомай як навучанне пад наглядам. Гэта ўключае ў сябе прадастаўленне мадэлі пазначанага набору даных, дзе кожная выява пазначана як відавочная або неадкрытая. Мадэль вучыцца звязваць пэўныя візуальныя функцыі з відавочным змесцівам шляхам аналізу шаблонаў, прысутных у пазначаных дадзеных.
Для павышэння дакладнасці выяўлення відавочнага кантэнту функцыя бяспечнага пошуку Google Vision API уключае некалькі мадэляў машыннага навучання. Кожная мадэль сканцэнтравана на розных аспектах выяўлення непрыстойнага змесціва, напрыклад змесціва для дарослых, гвалту або медыцынскага змесціва. Аб'ядноўваючы прагнозы з гэтых мадэляў, API можа забяспечыць поўную ацэнку непрыстойнага змесціва ў выяве.
Важна адзначыць, што функцыя бяспечнага пошуку не з'яўляецца ідэальнай і часам можа выклікаць ілжывыя спрацоўванні або ілжывыя адмоўныя вынікі. Ілжывы станоўчы вынік узнікае, калі функцыя няправільна вызначае неадкрытае змесціва як відавочнае, у той час як ілжывае адмоўнае здараецца, калі яна не можа выявіць непрыстойнае змесціва. Google пастаянна працуе над павышэннем дакладнасці функцыі бяспечнага пошуку шляхам удасканалення мадэляў машыннага навучання і ўліку водгукаў карыстальнікаў.
Функцыя бяспечнага пошуку Google Vision API выкарыстоўвае перадавыя метады разумення відарысаў, у тым ліку мадэлі машыннага навучання і алгарытмы аналізу відарысаў, для выяўлення непрыстойнага змесціва ў відарысах. Аналізуючы візуальныя асаблівасці і выкарыстоўваючы вялікі набор даных з этыкеткамі, API можа дакладна ідэнтыфікаваць і адфільтроўваць непрыстойны або недапушчальны кантэнт, што спрыяе больш бяспечнаму і падыходнаму карыстанню.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Пашыранае разуменне малюнкаў:
- Якія прадвызначаныя катэгорыі для распазнавання аб'ектаў у Google Vision API?
- Які рэкамендаваны падыход для выкарыстання функцыі выяўлення бяспечнага пошуку ў спалучэнні з іншымі метадамі мадэрацыі?
- Як мы можам атрымаць доступ і адлюстраваць значэнні імавернасці для кожнай катэгорыі ў анатацыі бяспечнага пошуку?
- Як мы можам атрымаць анатацыю бяспечнага пошуку з дапамогай API Google Vision у Python?
- Якія пяць катэгорый уключае функцыя выяўлення бяспечнага пошуку?
- Як мы можам візуальна вызначыць і вылучыць выяўленыя аб'екты на малюнку з дапамогай бібліятэкі падушак?
- Як мы можам арганізаваць здабытую інфармацыю аб аб'екце ў таблічным фармаце, выкарыстоўваючы фрэйм дадзеных pandas?
- Як мы можам атрымаць усе анатацыі аб'екта з адказу API?
- Якія бібліятэкі і мовы праграмавання выкарыстоўваюцца для дэманстрацыі функцыянальнасці API Google Vision?
- Як API Google Vision выконвае выяўленне і лакалізацыю аб'ектаў у малюнках?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў раздзеле "Пашыранае разуменне малюнкаў".