Prosjektkompensasjonsraten er $0. 5 USD per akseptert bilde. Målet med dette prosjektet er å samle inn et stort og mangfoldig datasett med gjeldende nøytrale selfies, hode- pose- fangster og historiske ansiktsbilder for å støtte trening i maskinlæring og ansiktsgjenkjenning i TELUS. Fokus er på å fange opp virkelige variasjoner på tvers av belysning, framstår, uttrykk, tilbehør, miljøer og aldring for å forbedre modellens nøyaktighet og robusthet. Samlingen omfatter: • Gjeldende nøytrale selfier – rene frontalselferier som tjener som identitetsreferanser av høy kvalitet, med naturlig variasjon i utseende og omgivelser. • Gjeldende hode- gris- fangster – selfies fanget i tildelt hoderetninger for å innføre variasjon. • Historiske bilder – eldre bilder fra deltakernes gallerier for å fange inn naturlige endringer i aldring og langsiktige utseende. For å kvalifisere til betaling må du bruke minst 20 gyldige bilder. Den maksimale utbetalingen er basert på 24 godkjente bilder. På grunn av den streng automatiserte og manuelle kvalitetskontrollen (QC) anbefaler vi sterkt at 30 bilder legges inn for å sikre at bilder fortsatt er gyldige etter gjennomgang: Bruk en