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理解和提高场景识别

理解和提高场景识别
场景识别和物体识别系统可以同时工作,据上周末发表了一篇论文学习表示国际会议。事实上,研究人员认为,人们可能会加强其他。

调查结果出来后研究人员创造了最成功的场景分类系统,采用了世界上最大的机器学习的标记的场景类型和过程称为深度学习图像数据库。有趣的是,作为系统的学习了如何分类的场景时,也学会了如何对物体进行分类。

“深度学习的效果很好,但是很难理解为什么它的作品-什么是网络建设的内部表示,”麻省理工学院的Antonio Torralba在新闻发布会上说。Torralba,一个计算机科学与工程系副教授,是一位资深的作者对新的研究概述。“这可能是因为场景表现的场景,没有任何意义的部分,如角落或块对象。但这可能是因为它的对象:知道什么是你需要的卧室,看到床上;知道什么是会议室,你需要看到一张桌子和几把椅子。这是我们发现的,这真的是网络查找这些对象。”

深度学习是一个现代的神经网络:一个经典的人工智能技术,可以用来确定从训练数据的功能,但对功能没有假设将看起来像什么。数据是评估层,仿照人类大脑中的神经元。每层的处理单元,执行随机计算的输入数据,在将它传递到下一层。这种分层结构是什么引导神经网,而不是特征的假设。更多的数据的神经网络输入,更可以调整其努力产生可靠的结果。神经网络中的每个单元的反应不同。例如,一个单位可能会响应一个特定的功能,如果功能是将反应强烈。但如果,特征是不存在的,有一个弱的反应或无反应。

神经网络的分类几何图案的第一层,而更高层次的选择对象的类。

这表明,即使你有一些非常有限的标签和非常有限的任务,如果你训练一个模型,对他们来说是一个强大的模型,也可以少做一些有限的东西,”Alexei Efros,在加州大学伯克利分校计算机科学系的副教授在一份新闻稿中说。“这种突发的行为真的很整洁。”

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