新算法可以识别图像的酒精在电子媒体
https://www.pexels.com/license/). Credit: Alcoholism: Clinical and Experimental Research (2022). DOI: 10.1111/acer.14925" width="800" height="530">
发现了一种新的算法来识别图像的酒精在电子媒体高度的准确性。对这个算法可能的应用包括公共卫生研究量化暴露于酒精和移动的图像或web应用程序允许个人在线过滤不必要的接触酒类广告或与酒精有关的内容。算法的开发和测试是在10月发表的一篇论文中描述的问题酒精中毒:临床与实验研究。该算法已经在免费公开。
暴露于酒精图像和在线营销有关有害的影响在儿童和成人,如增加酒精消费狂欢或危险的喝,开始喝不喝酒。酒品牌使用图像社交媒体促进他们的产品,图片往往得到更高的参与度比其他类型的社交媒体文章。
ABIDLA2,酒精饮料深学习算法版本2,识别准确的屏幕图像的酒精在电子媒体约90%的准确率。研究人员使用191000张图片来自谷歌和必应搜索结果“火车”算法来分辨图片酒精饮料和其他图像。
此外,该算法可以识别图像中的特定类别的酒精饮料,包括啤酒和苹果酒的杯子,瓶子和罐子,红酒、香槟、鸡尾酒、威士忌、白兰地和白兰地,总准确率为77%。精度不同的类别,从88%的精度高的图像威士忌/干邑白兰地为香槟低65%的准确性。葡萄酒和啤酒/酒罐子和瓶子是正确确定78 - 80%的时间。准确率最低,为65%,香槟,还是随机的机会识别的5倍。
算法开发人员描述可能的策略来提高分类精度香槟和鸡尾酒,分类准确率相对较低,识别多个饮料每image-ABIDLA2只识别最著名的饮料。ABIDLA 2更准确和识别更多种类的酒精比ABIDLA上下文的原始版本的算法。
开发人员说明这个免费、公开可用的算法可以用于任何类型的电子媒体,包括图片和视频内容在Facebook, Twitter, Instagram, YouTube。随着全球46亿个活跃的社交媒体用户,这个算法可以研究人员和公共卫生工作者的一个重要工具量化接触酒精图像。该算法也可以用于开发移动应用程序或web浏览器插件允许物质使用障碍患者的父母或限制暴露于酒精相关的在线内容。
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