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隨著(zhu)垃圾分類成為(wei)今(jin)夏最熱話題，國內互聯網、科技(ji)公司紛(fen)紛(fen)推出了(le)小(xiao)(xiao)程(cheng)序(xu)、App等(deng)查詢應用(yong)，包括百度、搜狗(gou)、科大訊飛等(deng)公司均推出了(le)相關的(de)智能(neng)查詢功能(neng)。支(zhi)付寶、微信上也有不少相關小(xiao)(xiao)程(cheng)序(xu)和小(xiao)(xiao)游戲。這些應用(yong)的(de)特點大同小(xiao)(xiao)異，主要以查詢為(wei)主，支(zhi)持語音(yin)、圖像查詢。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)訓練(lian)好后，可以(yi)將新的(de)(de)圖片(pian)輸入給模型(xing)，模型(xing)會識(shi)別、定位出是(shi)哪種類型(xing)的(de)(de)垃(la)圾(ji)以(yi)及所(suo)在的(de)(de)位置，從而實現(xian)垃(la)圾(ji)分類的(de)(de)需求。

“目前計算(suan)(suan)機(ji)視(shi)覺(jue)技術已(yi)經相當成(cheng)熟(shu)，第(di)四范式(shi)在(zai)計算(suan)(suan)機(ji)視(shi)覺(jue)領域已(yi)經有了(le)深(shen)厚(hou)的(de)(de)積累。能否投入使用(yong)的(de)(de)關鍵在(zai)于(yu)模(mo)(mo)(mo)型識(shi)別的(de)(de)精準度，而影響模(mo)(mo)(mo)型精準度的(de)(de)關鍵在(zai)于(yu)原始數(shu)據量(liang)(liang)的(de)(de)質量(liang)(liang)的(de)(de)大小。原始數(shu)據質量(liang)(liang)越(yue)(yue)高，數(shu)量(liang)(liang)越(yue)(yue)大，訓練出識(shi)別準確率(lv)高的(de)(de)模(mo)(mo)(mo)型幾率(lv)越(yue)(yue)大。”

上述(shu)技(ji)術人(ren)員表示，數據(ju)庫中包含是經過標(biao)(biao)注過的數據(ju)，標(biao)(biao)注的質量越高，AI訓練的效果越好。

但目(mu)前，最大(da)的(de)(de)(de)問題是(shi)，標注數據的(de)(de)(de)過程更多的(de)(de)(de)是(shi)由人工來(lai)完成(cheng)，現(xian)階(jie)段(duan)還無法由AI來(lai)實現(xian)。雖(sui)然一(yi)些研究者正(zheng)在(zai)探索(suo)自動標注數據的(de)(de)(de)工作，但離真正(zheng)應(ying)用還存在(zai)很(hen)長的(de)(de)(de)距離。

此外，值得思考(kao)的(de)是，如果將(jiang)來各個城市的(de)垃圾分類標準不(bu)統一，也將(jiang)會對AI提出更高(gao)的(de)要求。