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第一种算法对图像进行了较小的转变主而最大化

时间:2018-12-05 19:24   作者:admin 点击:

  谷歌发觉机械视觉的阿喀琉斯之踵

  谷歌发觉机械视觉的“阿喀琉斯之踵”

  导读:

  隐代科技最惹人瞩目标前进之一是机械视觉的崛起。正在短短的几年间,新一代的机械进修手艺曾经转变了计较机对图像的识别方式。

  隐代科技最惹人瞩目标前进之一是机械视觉的崛起。正在短短的几佳木斯治愈癫痫病最好的方式年间,新一代的机械进修手艺曾经转变了计较机对图像的识别方式。隐正在,机械正在人脸识别战物体识别方面已超越了人类而且完全转变了大量的基于视觉的使命,好比驾驶、平安监控等等。机械视觉隐正在已拥有超人的威力。

  但据麻省理工《手艺评论》报道,新宝5手机版测速来自谷歌战OpenAI钻研所的钻研职员发觉了机械视觉算法的一个弱点:机械视觉会被一些颠末点窜的图像滋扰,而人类能够很容易地发觉这些图像的点窜之处。

  钻研职员指出:一例子是医治癫痫的最快方式对人脸图像打上很是渺小的标识表记标帜,人类仍然能够准确地识别出图像中人物的身份,新宝5手机版测速但机械进修体系会把他们识别成其他人。钻研职员对此进行了体系的钻研,揭示了机械视觉体系的弱点。钻研团队一起头利用了ImageNet,该数据库的图像按照其显示的内容被分类;钻研职员起首利用该数据库的一部门图像来锻炼一个机械算法,然后用另一部门若何医治癫痫更无结果图像来评估算法能否能优良地进行分类。钻研团队用三种分歧的体例点窜了5万张来自ImageNet的图葫芦岛治癫痫最好的病院片,主而创举了一个比拟图像数据库。第一种算法对图像进行了较小的转变主而最大化这项交叉熵,第二种算法是将这个历程迭代来进一阵势转变某张图像,第三项算法转变了某张图像主而能节造机械视觉体系,并让其呈隐某种特定的分类错误。钻研团队测试Google的Inception v3算法可否准确地对这些图像进行分类,成果发觉前两种算法大幅度地低落了切确度,可是第三种算法将所有图像的切确度减小至零。

  这项钻研揭示了机械视觉的阿喀琉斯之踵,将来另有良多值得钻研的内容。钻研职员但愿为其他类型的视觉体系开辟比力求像,主而使这些体系更无效率。

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