計(jì)算機(jī)視覺(jué)將改變我們“看”世界的方式.doc

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1、計(jì)算機(jī)視覺(jué)將改變我們“看”世界的方式  HBO電視劇《硅谷》中曾出現(xiàn)過(guò)一個(gè)“不是熱狗”(NotHotDog)的應(yīng)用。劇中主角們打造了一個(gè)人工智能應(yīng)用,該應(yīng)用只能識(shí)別熱狗,其他的食物都被簡(jiǎn)單粗暴地鑒定為“不是熱狗”。    如果你經(jīng)??慈斯ぶ悄芟嚓P(guān)的文章,相信對(duì)“計(jì)算機(jī)視覺(jué)”一詞并不陌生?! ∽鳛槿斯ぶ悄艿囊豁?xiàng)關(guān)鍵能力,計(jì)算機(jī)視覺(jué)總是和人工智能相伴出現(xiàn)。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)目前已有很多應(yīng)用?! ”热缒闶謾C(jī)相冊(cè)里的分類功能。手機(jī)根據(jù)相機(jī)拍攝的人物、物體、場(chǎng)景幫你分門別類?! ≌缥覀冇醚劬痛竽X來(lái)感知世界,計(jì)算機(jī)視覺(jué)的目標(biāo)之一,就是通過(guò)機(jī)器以類似的方式來(lái)“觀察”和處理圖

2、像。計(jì)算機(jī)可以通過(guò)多種渠道“看到”我們無(wú)法感知到的世界?! ∮?jì)算機(jī)視覺(jué)并不簡(jiǎn)單  HBO電視劇《硅谷》中曾出現(xiàn)過(guò)一個(gè)“不是熱狗”(NotHotDog)的應(yīng)用。劇中主角們打造了一個(gè)人工智能應(yīng)用,該應(yīng)用只能識(shí)別熱狗,其他的食物都被簡(jiǎn)單粗暴地鑒定為“不是熱狗”?! ∵@個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景說(shuō)明,構(gòu)建一個(gè)真正實(shí)用的分類器絕非易事?! ‰娨晞≈?,片方還真的開(kāi)發(fā)了這樣一個(gè)App?!安皇菬峁贰睉?yīng)用的創(chuàng)作者表示,盡管他只花了一個(gè)周末,用一臺(tái)配備一顆GPU的筆記本電腦就完成應(yīng)用的開(kāi)發(fā),但卻花了大量時(shí)間去打磨用戶界面,又花了數(shù)周來(lái)改善應(yīng)用的整體準(zhǔn)確性?! ⊥ㄟ^(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)對(duì)象識(shí)別的計(jì)算機(jī)視

3、覺(jué),本質(zhì)上是訓(xùn)練模型以便對(duì)圖像中的對(duì)象進(jìn)行識(shí)別和分類,實(shí)現(xiàn)起來(lái)并不簡(jiǎn)單?!   ∷枰汕先f(wàn)的圖像作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),開(kāi)發(fā)人員也需要花費(fèi)大量時(shí)間、精力和耐心去訓(xùn)練模型?!安皇菬峁贰睉?yīng)用表明,雖然計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)具有巨大的潛力,但充分的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)于實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)至關(guān)重要?! ∮?jì)算機(jī)視覺(jué)也會(huì)出錯(cuò)  就像一個(gè)正在學(xué)習(xí)香蕉和方塊之間區(qū)別的小孩子一樣,經(jīng)過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的分類器仍然會(huì)犯錯(cuò)誤?!   ”鎰e不同物體是圖像分類器的基本能力。我們來(lái)看人工智能公司Clarifai的分類器如何識(shí)別圖像。它取得了驚人的準(zhǔn)確率:區(qū)分吉娃娃和松餅的準(zhǔn)確率高達(dá)95.8%?! 〉谧R(shí)別圖像中其他種類物

4、品時(shí),卻表現(xiàn)不佳。比如,在識(shí)別鴨子時(shí),它不僅沒(méi)有識(shí)別出鴨子,還把鴨子周圍的水域識(shí)別為汽車!  同樣的,當(dāng)測(cè)試人員向微軟的CaptionBotAI展示張牙舞爪的蟲(chóng)子圖片時(shí),它竟然將它識(shí)別為一只狗?! ∽R(shí)別出錯(cuò)在一定程度上是數(shù)據(jù)量的問(wèn)題。分類器擁有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多,識(shí)別的準(zhǔn)確率就越高。所以,如果我們給這些分類器提供更多的鴨子和蟲(chóng)子圖片,理論上它們應(yīng)該能夠更好地正確識(shí)別圖像?! ∥覀儾坏貌怀姓J(rèn),一個(gè)顯而易見(jiàn)的事實(shí)是:計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人類視覺(jué)不是一回事。    Qualcomm一直在努力改善我們的人工智能圖像分類能力。在2015年,我們?cè)贗mageNet圖像識(shí)別挑戰(zhàn)中拔得頭

5、籌,該比賽重點(diǎn)測(cè)試了人工智能的對(duì)象定位、對(duì)象檢測(cè)和場(chǎng)景分類等能力?! ∥覀儗⒗^續(xù)研究計(jì)算機(jī)視覺(jué)在自動(dòng)駕駛、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和物聯(lián)網(wǎng)等各種領(lǐng)域的最新應(yīng)用。

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