Wolfram ImageIdentify и велосипеды
В продолжение предыдущей записки о системе от Wolfram-а, распознающей образы на изображениях. Интересно, что ImageIdentify работает весьма хорошо даже с очень сложными сценами. Запутать систему, отогнав её на подобающую сторону теста принадлежности к роботам, конечно можно, особенно, если вы понимаете математические основы “компьютерного зрения”, но результаты всё равно впечатляют. Возьмём для примера разные картинки велосипедов и отправим их на сервис ImageIdentify.com. Опознать что-то общее (“велосипедное”) на этих картинках человеку несложно, у автомата – сложности возникают, капчу он бы не решил.
Надо заметить, что обработка произвольных файлов изображений сама по себе трудна; многие проблемы кроются в приведении файлов к представлению, пригодному для дальнейшей обработки. Если бы некий робот имел возможность посмотреть на те же сцены своими камерами, то результаты были бы значительно лучше.
Адрес записки: https://dxdt.ru/2015/05/15/7451/
Похожие записки:
- Реплика: число 15 и факторизация квантовым компьютером
- VPN и DNS-сервисы с ECS: утечка сведений об адресах
- О квантовой криптографии на сайте IBM
- Версия "огненной машины" из манускрипта
- Пять лет спустя: криптография и квантовые компьютеры
- Rowhammer-атака и код сравнения с нулём
- Стопроцентная вероятность и колода карт
- Задача про цифры эльфов и немного ИИ
- Древние знаки цитирования "дипле"
- Кусочки "Илиады" на папирусах
- Сетевая геолокация передатчиков
1 комментарий от читателей
1 <t> // 28th May 2015, 16:33 // Читатель uncle Stan написал:
https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures?language=en