）】3月27日報導（編譯：Tormey）
如果一張圖片可以表達千言萬語， 那麼一個視頻所帶來的資訊便是一張圖片的無數倍。 電腦視覺初創公司Matroid於今日面世， 它讓使用者可以直接使用視頻中包含的資訊。 用戶可通過這個簡單易用且非技術性的網路平臺建立自己的檢測器， 用於檢測特定人像及物體。
Matroid的創始人Reza Zadeh是斯坦福大學的副教授。 過去十年中， 他一直致力於實現這個創意。 最近， 他開始有所行動， 並趕上了電腦視覺領域民主化的浪潮。 Matroid的強項在於從視頻中找出特定的物件， 而不是從衛星或者醫療圖像中提取資訊。
在建立自己的檢測器時， 用戶們不必大費周章地使用TensorFlow或者是Google Cloud的新智慧視頻API， 他們只需要上傳一個自訂的訓練資料集， 或者從一個擁有數百萬張圖片的資料庫中選擇訓練資料集。 Matroid可以在訓練的過程中處理圖片和視頻片段， 使用多個神經網路來處理不同類別的輸入資料。 當添加視頻時， 系統會提示使用者將邊界框放置在訓練場景中的重要物件上。
假設你想為一份監視視頻建立檢測器， 從而證明嫌疑人沒有犯罪， 那麼在幫助《我的表兄維尼》裡的喬·佩西時（編者注：《我的表兄維尼》是一部1992年上映的美國喜劇電影， 片中喬·佩西飾演的半吊子律師為兩名駕車時被誤打誤撞指控謀殺的人辯護， 但是卻產生了一系列的麻煩），
該公司計畫和Nielsen等資料測量公司合作， 通過從電視和其他媒體獲取有價值的資訊來進行商業化。 例如， 蘋果公司可能會想知道在HBO的電影中iPhone或是MacBook出現的次數。 除此之外， 監控團隊還可以通過Matroid實現半自動化， 他們可以訓練檢測器來標記人員或車輛， 並同時忽略狗和搖曳的樹木。
這家初創公司會圍繞著這些使用案例來獲利， 並向使用者收取監控持續視頻流的費用。
Zadeh和他的團隊正在努力為電腦視覺建立市場， 由此專家們將能夠製造並銷售更先進的定制檢測器。 為了吸引開發人員， Matroid正在為其平臺構建一些可以投入使用的視覺化工具。 它也正在為那些能夠看懂並使用TensorFlow的人擴建軟體庫。 Zadeh表示公司將建立最為健全的檢測器和模型。
對於Matroid來說， 現在的問題是能否儘快建立自己的社區， 從而創造有持續價值的東西。 因此， Zadeh在機器學習這個領域相當活躍，
Matroid正與如今的垂直化趨勢逆向而行， 且獲得了NEA的大力支持， 如果上述的社區能夠發展壯大， 而且Matroid和它的API成為更多整體工作流程中不可或缺的一部分， 那麼公司一定會有更好的發展。
本文來自獵雲網， 如若轉載， 請注明出處：http://www.lieyunwang.com/archives/290020