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谷歌微软的图像识别行不行,还得斯坦福的李飞飞说了算

时期:2021-11-29 01:14 点击数:
本文摘要:,研究者可以通过大量最先进设备的CPU和GPU,来训练这些模型。这两者相辅相成,在对象辨识领域发展沦为一个顺利的体系。 通过让计算机朗读谷歌街景,实质上能获得很多有意思的结果。比如道路上的汽车价格与家庭收入,甚至是和犯罪率的关系。然而计算机能背诵了图片,这一切就到此为止了吗?当然不。 在大数据和机器学习算法的合力协作下,我们可以让计算机这个刚了解一些事物的baby渐渐的组织语言,后用原始的句子表达出来——就像一个确实的小孩一样。

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,研究者可以通过大量最先进设备的CPU和GPU,来训练这些模型。这两者相辅相成,在对象辨识领域发展沦为一个顺利的体系。

通过让计算机朗读谷歌街景,实质上能获得很多有意思的结果。比如道路上的汽车价格与家庭收入,甚至是和犯罪率的关系。然而计算机能背诵了图片,这一切就到此为止了吗?当然不。

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在大数据和机器学习算法的合力协作下,我们可以让计算机这个刚了解一些事物的baby渐渐的组织语言,后用原始的句子表达出来——就像一个确实的小孩一样。虽然有时候不会闹得一些笑话……虽然计算机目前还无法像人一样,在看见图片的一瞬就能解读它想传达的情绪,还有各种事物背后所说明了和传送的讯息……但,它早已在希望了不是吗。

更何况,还有那么多以“考官”李飞飞为代表的,仍然在为图像识别而希望的研究者们。他们或作为出有卷人殚精竭虑,搜集有所不同的图片而完备算法的精度;或作为应试者,忐忑不安地让计算机拒绝接受系统的“考验“;但不论作为哪一方,他们都朝着某种程度的方向,都在希望让计算机能取得更佳的“成绩”。

也许,终极考官李飞飞面对的是这样的境地:一方面,她期望ImageNet考场里的“试题”能难倒前来应试的计算机们,因为这解释算法的突破口就在这里;而另一方面,如果计算机顺利答出了试题,解释图像识别的技术又变革了一分。哪怕是攻下了一道“难题”,准确叙述出有了某张图片上的内容,都有一点双方欢呼雀跃;而这样爱情的苦恼,也是考官李飞飞所享用的。而最最重要的是,ImageNet——这个子集了全球智慧和力量的数据库——是免费的。

这也就意味著,全球所有致力于图像识别的公司,都可以免费对自己的算法展开重复测试。这就样子一个可观的试题库,只要不愿,任何公司都可以仍然拒绝接受考官的检验。虽然GAIR大会因为各种经费的容许无法做完全免费,但是早已尽我们所能,为大家获取了六折的优惠——1212元,7月1日累计。也许在8月12日的GAIR现场,你可以有机会和这位美丽的研究者探究图像识别的最新进展呢。

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