丹麥初創(chuàng)公司CloudCutout正在將機器學習技術(shù)應(yīng)用到日常的、但又很精細的從數(shù)據(jù)庫中分離圖像的過程中。他們最初的目標市場是學校攝影，目標是通過對每張圖片收取一半的“標準淘汰賽”批量費用(50c)來搶占市場。

這個位于哥本哈根的團隊表示，它的算法可以自動從一致的背景(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(jié)省時間和金錢。或者這就是它的賣點。

底層的算法顯然是基于共同創(chuàng)始人Toke Jansen的機器學習博士學位，并且已經(jīng)通過接觸100,000多個專業(yè)的裁剪來識別裁剪模式。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(xiàn)在，它還獲得了丹麥風投公司seed Capital 50萬美元的種子輪融資。

“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)的最新進展。單一圖像的像素透明度(alpha通道)的計算涉及求解多個大型方程組，以及在我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中執(zhí)行多個前饋傳遞，”兩位創(chuàng)始人表示。

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

他們這個月推出了一款學校服務(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。用戶將自己的照片上傳到CloudCutout的平臺上進行處理，并在48小時內(nèi)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5萬張圖片的要求，所以這只對更大的學校有意義。不出所料，他們的主要目標是美國學校市場。

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