主要观点总结
本文介绍了图像识别技术在商业银行领域的应用，特别是在信贷业务风险管理中的重要作用。文章创新地将Group Testing思想应用于计算机视觉目标检测领域，提出了将模型推理测试环节从One-by-one Testing改进为Group Testing的方法，形成了提高图像识别模型训练和推理测试资源利用效率及速度的“4M”体系。文章还通过实证分析验证了群组目标检测方案的有效性，表明该方案在缩减检测时间、提升检测效率、降低计算资源消耗方面具有重要意义。
关键观点总结
关键观点1: 文章介绍了图像识别技术在商业银行领域的应用，包括人脸识别、光学字符识别等。
商业银行图像识别技术应用广泛，涉及信贷业务风险管理、身份验证、票据识别等多个领域。
关键观点2: 文章创新地将Group Testing思想应用于计算机视觉目标检测领域。
通过将模式识别与机器学习类任务的推理测试环节从One-by-one Testing改进为Group Testing，提高了图像识别模型推理测试的速度和资源利用效率。
关键观点3: 文章提出了将图像识别模型应用分为模型训练和推理测试两个阶段的“4M”框架方法论。
通过计算方法、数据资料、机器设备和群组检测技术的发展，形成了提高图像识别模型训练和推理测试资源利用效率及速度的“4M”体系。
关键观点4: 文章通过实证分析验证了群组目标检测方案的有效性。
在商业银行企业信贷业务场景中，应用群组目标检测技术可以有效降低检测时间、提高检测效率、节省计算资源消耗，对人工智能绿色低碳发展具有借鉴意义。
文章预览
☝ 设置星标 ★ 抢“鲜” 浏览精彩内容 作者 | 吴永飞 王彦博 张月 徐奇 随着大数据、人工智能、物联网等新兴技术的发展，金融领域的传统业务模式已逐步进化为智慧金融。商业银行在基于物联网和图像识别算法模型进行信贷业务风险管理的同时，对图像识别算法模型的运行效率和资源消耗也提出了更高的要求。本文创新地在图像识别模型推理测试环节，将图像数据样本逐一检测（One-by-one Testing）改进为群组检测（Group Testing），通过对测试图像数据进行合并组合，达成快速对多张图像进行一次性识别检测的目标，大大缩减了计算时间、有效提高了计算效率，并显著降低了人工智能模型的计算资源消耗、节省了计算成本，积极助力人工智能绿色低碳发展。 商业银行图像识别技术应用 图像识别（Image Recognition，IR）作为计算机视觉（Computer Visi
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