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适用于我们的REST的MIcrosoft的Project Oxford AI API

在今年的Build上,几乎没有引起注意的一个公告是牛津计划-一套REST API,以一种真正易于使用的形式为您提供了一些高级AI。

将AI集成到您自己的项目中的最大问题是,它不仅复杂而且耗时。即使您了解构建自己的有效AI的理论,也需要大量数据和大量时间来训练它以产生良好的性能。当然,如果您需要的是可以解决标准任务的东西,则可以使用经过其他人培训的东西。

这就是微软牛津计划的背后思想。它提供了四个类别的预训练AI服务-面部,语音,视觉和语言理解。每个服务都可以作为REST API使用,并且有.NET和Android的SDK,还有针对语音API的iOS的SDK。但是,鉴于API是基于REST的,因此只要可以访问Internet和HTTP库,使用来自任何语言或平台的服务确实没有什么大问题。

牛津大学

Face API可用于面部检测,即返回图像中每个面部的边界框;脸部验证;即这张脸和另一张脸图像是否相同?人脸搜索,即在这组图像中找到此人脸;人脸聚类,即将人脸分成相似的组;最后是人脸识别,即在人脸数据库中找到给定的人脸。

语音API可以从实时流音频源对文本进行语音转换。它还提供语音意图识别,即识别语音命令和文本到语音。

Vision API不能完全满足一般对象识别和跟踪的要求,但是它仍然非常有用。您可以要求它分析图像并返回图像类型的一般分类。它还可以检测“成人”和“淫荡”图像。其他两个主要功能是智能裁剪以产生缩略图和光学字符识别。

语言API是最灵活且技术要求最高的。您可以使用它来创建可与语音API及其意图识别一起使用的语言理解模型。您可以选择将模型部署到HTTP端点或设备。

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一些API功能具有实时演示,您可以使用它们进行演示,而无需编写任何代码。对于Face API,您可以使用示例图像,也可以上传自己的jpeg,png,gif或bmp。API将结果作为JSON数据返回,但演示程序使用该数据以更易于理解的方式展示它们,即在图像上实际绘制边框。

这一切听起来不错,它提供了一种非常轻松的方法来将AI添加到您的应用程序或网页中。

那么缺点是什么?

所有API都是通过Azure云交付的,Microsoft使用它们会从您那里获得好处之一是Azure对您很重要的另一个原因,当然您将需要一个Azure帐户。

目前,您必须获取使用该服务的密钥,并且该服务处于测试阶段,它是免费的,并且受到限制。例如,Vision API被限制为每分钟20个事务和每月5000个事务。对于测试目的来说还算不错,但是对于最终服务的成本没有指导。牛津团队说,它正在努力确定价格,显然,在定稿之前不花太多时间开发任何东西是明智的。当然,对于许多用途而言,与API连接的任务非常简单,即使价格确实过高,也值得尝试一下。

牛津

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