Главная > Инновации и Технологии > Система компьютерного зрения и её обучение
Инновации и ТехнологииЛичностная эффективность

Система компьютерного зрения и её обучение

Система компьютерного зрения и её обучение

Эксперты  представили компьютерную систему, которая может замечать и идентифицировать материальные объекты, осуществляя эти действия  подобно человеку.  

Данная система – громадный шаг вперёд в сфере компьютерного зрения, дающего возможность читать и определять рисунки, фото, видео. 

Это  порыв в движении к  устройствам искусственного интеллекта –  ПК, обучающимся и делающим выводы, опираясь на размышления, и общается с человечеством людскими методами.  

Новые видящие системы имеют всё нарастающую мощность, но приспособлены под определённые задачи, то есть возможность обозревания и идентификации объектов зависит от установленной программы. И в самых совершенных новых визуальных системах нет возможности всестороннего охвата объекта, когда виден его фрагмент, также система допускает ошибки, при рассматривании объекта в ином окружении. Инженеры стараются выстроить, которая определит, что увидела собаку, хотя та и спряталась за мебель, и заметны только её хвост и лапки.  Человек элементарно представляет, в каком месте в данный момент остальные вся собака, система пока не может понимать подобное.  

Кроме того у систем компьютерного зрения отсутствует способность к самообразованию. В программы это не включено. Для каких-либо действий их следует обучить, к примеру, узнавать нужных объект на огромном количестве изображений.   

У компьютеров нет возможности пояснения  алгоритма идентификации объекта на фото, так как они не создают мысленную картину или шаблон объекта, как это свойственно человеку.   

А новейший способ, просчитанный исследователями из Лос-Анджелеса и напечатанный  Proceedings of the National Academy of Sciences, демонстрирует, каким образом это решается. 

Метод содержит три этапа: 

  Система делит изображение на мелкие части. 

  Компьютер обучается складывать соответствующие пазлы для получения цельного изображения. 

Система проводит  анализ других объектов возле базового и старается определить, относятся ли они к нему. 

Для помощи в обучении, запустили её в интернет-версию окружения людей. 

Как пояснил профессор Ввани Ройчоудхури, хорошо, что в интернете есть масса изображений для любого объекта, и  предметы представлены под разными углами зрения и различной освещённости, на отличающейся степени удаления и в различной среде. Младенцы воспринимают что-то как знакомое из-за возможности видеть всё это в различных вариантах. Такое контекстное обучение – основополагающее отличие мозга человека, благодаря которому мы формируем чёткие модели объектов, входящих в картину мира, где всё находится во взаимодействии. 

Эксперты провели апробацию системы с 9 тыс. изображений с людьми и объектами. Система создала подробную модель тела человека без управления пользователем и предшествующей маркировки изображений. Подобные тесты успешно осуществили и с видами транспорта.

Организация свадьбы Ташкент