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微软研发出能力超越人类的计算机视觉系统

作者:cvchina | 分类:视觉资讯 | 标签:微软 计算机视觉 

 

腾讯数码讯(肖恩)微软的研究者日前表示,他们已经研发出了世界首个能力比人类大脑还要强的计算机视觉系统。微软表示,自己的这套系统能在ImageNet挑战当中实现4.94%的错误率。

 

微软研发出能力超越人类的计算机视觉系统

 

ImageNet是斯坦福计算机科学家李飞飞为了让计算机模仿人类视觉系统而创建的图像数据集,当中包含了海量的图片资源。而ImageNet挑战赛每年举办一次,其比赛内容就是对计算机的图片分类和识别能力进行测试。

目前,该挑战的最好成绩属于谷歌的一支研发团队,他们的深度学习系统在去年的比赛当中以6.66%的错误率胜出。而在1个月之前,百度声称自己开发的超级计算机架构可以把错误率控制在5.98%。但谷歌和百度各自的系统在这方面的能力还是不如人脑。根据预测,人类在这项测试当中的错误率只有5.1%。

“据我们所知,这是人类第一次在该视觉识别挑战当中被计算机所超越,”微软在报告中说道,“但从另一面看,我们的算法在一些对人类而言并不困难的图片识别当中依然会出错,特别是当需要上下文理解或高级知识时。”

对此,微软首席研究员孙剑解释道:“人类可以很轻松地分辨出绵羊和牛,但计算机在执行这种简单任务时的表现并不完美。而在分辨绵羊的不同品种时,计算机就要比人更准确了。通过训练,计算机可以对图像的细节、形状和背景进行观察,并发现那些人类无法察觉到的区别。”

来源:Gigaom

 

期,微软亚洲研究院视觉计算组开发的计算机视觉系统,在 ImageNet 1000 挑战中首次超越人类进行对象识别分类的能力。该计算机视觉系统基于深度卷积神经网络(CNN)开发,其终极目标是使计算机能够模拟出人类的感知能力。

微软研究团队表示,该系统在 ImageNet 2012 分类数据集中的错误率已降低至 4.94%。此前同样的实验中,人眼辨识的错误率大概为 5.1%。这个数据集包含约 120 万张训练图像、5 万张验证图像和 10 万张测试图像,分为 1000 个不同类别。

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微软研究员表示:“我们的研究成果是这项视觉识别挑战中第一个超越人类视觉能力的计算机系统。”  最新成果要归功于两项关键突破:一是开发了适应性更强的非线性神经元,二是改进训练算法,使得神经网络更为强大。

该研究团队虽然对算法超越人类视觉识别极限感到兴奋,但也强调计算机视觉目前从根本上仍无法与人类视觉相比。计算机系统在识别物体、理解图像上下文及场景高级信息等领域仍面临诸多挑战。

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