B2B 創(chuàng)業(yè)公司 Restb.ai 位于巴塞羅那，其理念是自定義計算機視覺。該團隊正在向那些想要修復薄弱點，或想通過自動化識別特定圖像來提高客戶服務質(zhì)量的企業(yè)，推銷機器學習算法。

雖然像 Facebook 和 Google 這樣的科技巨頭為了達到自己的目標，正使用其自己的數(shù)據(jù)來訓練自己的人工智能算法。但 Restb.ai 的理想是將計算機視覺以一種服務的方式出售，首先收取其業(yè)務客戶的初始培訓費，然后建立他們所需的自定義模型，最后逐次收取調(diào)用 API 的費用。

增長和業(yè)務開發(fā)團隊的 VP Damia Garcia 說：該團隊于 2015 年 3 月成立，目前有六個客戶 。他補充到，其早期收購的力度主要集中于在多個垂直市場獲取大客戶，而現(xiàn)在目標則是擴大受眾。

目前，該技術(shù)的用戶之一是二手商品市場 Wallapop，它已經(jīng)使用了 Restb.ai 來識別和防止用戶在網(wǎng)站上張貼非法的藥物圖片，進行銷售。

Garcia 也強調(diào)了 Restb.ai 模型的精度，無論客戶打算使用什么樣的自定義，一旦模板進行了訓練 ，其精度為 98 % 。

該系統(tǒng)的工作原理是：用戶輸入任何已在模型上面訓練過的自定義關(guān)鍵字，如上述例子中的汽車制造/模型，然后，模型將具體給出其與指定識別物的相似度，工作過程接近于實時。

Garcia 也指出了該技術(shù)的另一個應用，警察利用汽車制造/模型自動交叉引用牌照，以確定車牌沒有被換到另一輛車。

他表示：“每一個自定義模型的訓練過程都需要大約三周時間，而且由于應用模式的不同，人工智能系統(tǒng)需要輸入大量的數(shù)據(jù)。對于 150-2000 張圖片，則通常需要訓練一個附帶客戶提供所數(shù)據(jù)的，特定的自定義需求。”

雖然該算法只需要一張尾燈的照片（舉例），或者車禍汽車的照片，就可以識別量汽車的模型。但在演示車的例子中，每輛車都需要 1500 張圖片。它也能具體指出從那一側(cè)/視角可以確定是這輛車。

其它將 Restb.ai 計算機視覺作為服務的例子如：

· 房地產(chǎn)市場要識別和索引公寓內(nèi)部的照片，例如，處理需要手動標記上傳的圖像，和基于更好的圖像數(shù)據(jù)分類，提供更好的內(nèi)容目標。

· 挪威的一家礦業(yè)公司，也利用了高科技自動化快速識別特定的礦物晶體，從而分配一些人手去進行其它任務。

Garcia 在美國發(fā)現(xiàn)了一位競爭對手—Clarifai —但他們的主攻目標是一般建模，如識別裸體，而 Restb.ai 則想以提供自定義部署的方式，滿足特定的客戶區(qū)分需求。

Via：TC

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