Imagga利用DGX Station实现快速图像识别
在网上购物时，我们所看到的图片会对购买决策产生巨大的影响，但处理这些图片绝非易事。imagga通过nvidia dgx station实现的技术可应用于在线零售领域，实现数字资产管理的自动化，并有助于提升广告营销活动的效果。
imagga是一家位于保加利亚索菲亚的初创公司，同时也是nvidia初创加速计划的成员。他们提供图像识别和标记服务，从而减轻图片处理的负担。该公司的api能够帮助图像密集型企业改善面向客户的照片搜索和交付功能。
识别大自然
位于美国科罗拉多州特柳赖德（telluride）的初创公司plantsnap正在使用imagga的技术。使用plantsnap的应用程序（提供android和ios版本）能够识别出图片中的植物。当plantsnap用户拍下照片后，该应用程序可以在几秒内返回照片中的植物物种信息，而实现这一切则要归功于ai。
为了能够准确识别来自世界各地的花卉、种子、树木、蘑菇和仙人掌，plantsnap的算法需要使用大量数据进行训练。
为此，plantsnap选择了imagga，在后者的帮助下，他们攻克了对全球32万多种不同植物进行分类这一挑战。对于plantsnap而言，拥有准确且可扩展的系统至关重要。为满足plantsnap的需求，imagga构建了一个定制化的分类api，让plantsnap能够以快于以往10倍的速度对模型进行训练。
庞大的训练数据
为了对api进行训练，imagga使用了超过9000万张图像，即使将新植物品种引入数据集，也能保持极高的识别准确度。在训练其网络时，imagga使用了nvidia dgx station，将训练速度提升了88%。
“使用dgx station进行超大规模训练所需的时间相对于其他解决方案非常短，这对于我们来说是一个极大的优势，”imagga联合创始人兼首席执行官georgi kadrev说道，“基于nvidia dgx station，我们通用分类器（generic classifiers）的训练时间从三周减少到了四天。”
imagga是nvidia初创加速计划中2800多家初创公司中的一员。初创加速计划为初创公司提供技术、专业知识和营销支持。
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