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隨著垃圾分類成為今(jin)夏最熱話題，國內互聯(lian)網、科技公司(si)(si)紛(fen)紛(fen)推出(chu)了(le)小(xiao)(xiao)程(cheng)(cheng)序、App等(deng)查詢應用，包(bao)括百(bai)度(du)、搜狗(gou)、科大(da)訊(xun)飛(fei)等(deng)公司(si)(si)均推出(chu)了(le)相(xiang)關的智(zhi)能查詢功能。支付(fu)寶、微信(xin)上也有不少(shao)相(xiang)關小(xiao)(xiao)程(cheng)(cheng)序和(he)小(xiao)(xiao)游戲。這些應用的特點(dian)大(da)同(tong)小(xiao)(xiao)異，主要以查詢為主，支持語音、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(mo)型(xing)(xing)訓練(lian)好后，可以將(jiang)新的(de)(de)圖片輸入給模(mo)型(xing)(xing)，模(mo)型(xing)(xing)會識別、定(ding)位(wei)(wei)出是哪種類(lei)型(xing)(xing)的(de)(de)垃(la)圾(ji)以及所(suo)在的(de)(de)位(wei)(wei)置，從(cong)而實(shi)現垃(la)圾(ji)分(fen)類(lei)的(de)(de)需求。

“目前計(ji)(ji)算機視覺(jue)技術(shu)已經相當成(cheng)熟(shu)，第四(si)范式在計(ji)(ji)算機視覺(jue)領域(yu)已經有了深厚的積累。能否投入使用的關(guan)鍵在于(yu)模(mo)型(xing)(xing)識(shi)(shi)別(bie)的精(jing)準度，而影(ying)響(xiang)模(mo)型(xing)(xing)精(jing)準度的關(guan)鍵在于(yu)原始(shi)數據量的質量的大(da)小。原始(shi)數據質量越(yue)高，數量越(yue)大(da)，訓練出(chu)識(shi)(shi)別(bie)準確(que)率高的模(mo)型(xing)(xing)幾率越(yue)大(da)。”

上述技術人員表示(shi)，數(shu)據庫中(zhong)包(bao)含(han)是經過標(biao)注過的(de)數(shu)據，標(biao)注的(de)質量越(yue)高(gao)，AI訓(xun)練的(de)效(xiao)果越(yue)好。

但目前(qian)，最大(da)的問題是(shi)，標(biao)注數據的過程更多的是(shi)由(you)(you)人(ren)工來(lai)完成，現(xian)階段還無法由(you)(you)AI來(lai)實現(xian)。雖然一些研究者正在探(tan)索(suo)自動標(biao)注數據的工作，但離真正應用還存(cun)在很長的距離。

此外，值得(de)思考的是，如果將來各個城市的垃圾分類標準不統一，也(ye)將會(hui)對AI提出更高的要求。