丹麥初創(chuàng )公司CloudCutout正在將機器學(xué)習技術(shù)應用到日常的、但又很精細的從數據庫中分離圖像的過(guò)程中。他們最初的目標市場(chǎng)是學(xué)校攝影，目標是通過(guò)對每張圖片收取一半的“標準淘汰賽”批量費用(50c)來(lái)?yè)屨际袌?chǎng)。

這個(gè)位于哥本哈根的團隊表示，它的算法可以自動(dòng)從一致的背景(如綠色或藍色屏幕)中刪除工作室的圖像，也可以從用于學(xué)校照片的“標準背景”中刪除，還可以從用于產(chǎn)品拍攝的流行白色背景中刪除，從而節省時(shí)間和金錢(qián)?；蛘哌@就是它的賣(mài)點(diǎn)。

底層的算法顯然是基于共同創(chuàng )始人Toke Jansen的機器學(xué)習博士學(xué)位，并且已經(jīng)通過(guò)接觸100,000多個(gè)專(zhuān)業(yè)的裁剪來(lái)識別裁剪模式。這家初創(chuàng )公司成立于去年年初，由另一位聯(lián)合創(chuàng )始人亨里克·帕爾托夫特(Henrik Paltoft)的cutout agency提供資金?，F在，它還獲得了丹麥風(fēng)投公司seed Capital 50萬(wàn)美元的種子輪融資。

“為了提供高質(zhì)量的裁剪，我們引擎的核心利用了光譜圖理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的最新進(jìn)展。單一圖像的像素透明度(alpha通道)的計算涉及求解多個(gè)大型方程組，以及在我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中執行多個(gè)前饋傳遞，”兩位創(chuàng )始人表示。

“我們提出的問(wèn)題是確定一個(gè)圖像的阿爾法通道作為一個(gè)機器學(xué)習任務(wù)。與通常的色度鍵控相比，這允許我們考慮更廣泛的背景，因為模型將學(xué)習，即。，紋理表示從現有的訓練數據。

他們這個(gè)月推出了一款學(xué)校服務(wù)的剪紙，這是他們的第一款產(chǎn)品，最初僅限于綠色的屏幕敲除，然后擴展到支持其他背景。用戶(hù)將自己的照片上傳到CloudCutout的平臺上進(jìn)行處理，并在48小時(shí)內將剪下的圖像返回。每張圖片的成本是25美分，盡管每年至少有5萬(wàn)張圖片的要求，所以這只對更大的學(xué)校有意義。不出所料，他們的主要目標是美國學(xué)校市場(chǎng)。

他們還計劃在今年晚些時(shí)候推出aPhotoshop插件，讓用戶(hù)能夠手動(dòng)調整那些在完成算法后仍需要調整的照片。