2018 ACM多媒体会议：Google推机器学习标注图片界面

10月24日上午消息，据中国台湾地区媒体iThome.com.tw报道，Google在2018 ACM多媒体会议上，推出一种使用机器学习来标注图片界面，让使用者快速为图片中物体标记出轮廓以及标签，提高整体标记速度达三倍。

由于现代基于深度学习电脑视觉模型的性能，取决标签训练资料的多少，越大的资料库将能让机器学习有更好的表现。Google在许多深度学习的研究都一再提到，高品质的训练资料取得并不容易，而这个问题已经成为发展电脑视觉的主要瓶颈，对于诸如自动驾驶、机器人或是图片搜寻等这类以像素为辨识基础的工作更是如此。

传统的方法需要使用者手动以标记工具，圈出图片中物体的边界，Google提到，使用COCO加Stuff资料集，标记一个图片需要19分钟，标记完整个资料集需要53000个小时，太过耗时没效率。因此Google探索了全新的训练资料标记方法-流体标注(Fluid Annotation)，能以机器学习帮助使用者快速找出图片物体轮廓上标签。

流体标注从强语义分割模型的输出开始，使用者能以自然的使用者界面，借由机器学习辅助进行编辑和修改，界面提供使用者需要修正的物体以及顺序，让人们能够专心于那些机器尚无法辨识清楚的部分。为了标注图片，Google预先以约一千张具有分类标签和信任分数的图片训练了语意分割模型(Mask-RCNN)，具有最高信心的片段(Segment)能被用于初始标签中。

流体标注能够为使用者产生一个短清单，透过点击就能快速为物体上标签，而使用者也可以增加范围标记，来覆盖没被侦测出来的物体，并透过滚动选择最佳的形状。另外，除了能够增加，也能删除既有的物体标记或是变更物体深度顺序。

目前这一阶段的流体标注的目标是让图像更快更容易，提高整体资料集标记速度达三倍。接下来Google要改进物体边界标记，并以更多的人工智能加速界面操作，扩展界面以处理现在无法辨识的类别。

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10月23日上午消息，据中国台湾地区媒体报道，现在Android用户可以使用经Google Play认证的点对点应用程序，在设备即便没有联网的情况下，通过点对点连线的方式下载应用程序。

今年6月，Google开始对所有的应用程序以及更新增加安全元数据(Security Metadata)，用来验证产品的真实性，现在用户可以通过经Google Play认证的合作伙伴的点对点应用程序，进行离线的应用程序共享，Google Play能够使用这些安全元数据，辨识共享应用程序的真实性，并且当设备再次连上网络时，进一步管理应用程序的更新。

Google表示，在部分移动网络费率昂贵或是联网受限的地区，以点对点的方式共享应用程序，是用户另一种取得应用程序的方法，让应用程序的发布更加方便。

目前，用户已经可以使用经Google Play认证的点对点应用程序SHAREIt分享应用程序，未来几周还会陆续推出Files Go By Google和Xender。

对开发者来说，Google Play提供的这个离线应用程序下载管道，能以点对点共享的离线方式，发布开发者的应用程序，多一种散布应用程序的管道，无疑是帮助开发人员接触更广泛的受众。开发者跟使用者都不需要进行任何动作，Google Play会自动支持离线的端对端安装，而这将能直接提高该功能的实用性。