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如何用深度學習做圖片識別

發布時間：2024-03-09 08:06:33

『壹』人們識別圖像是靠形狀，那AI是怎麼識別圖像的

德國研究團隊給出一個原因，這個原因出乎意料：人類會關注圖中對象的形狀，深度學習計算機系統所用的演算法不一樣，它會研究對象的紋理。

德國圖賓根大學科學家Geirhos領導的團隊採用獨特方法進行研究。去年，團隊發表報告稱，他們用特殊噪點干擾圖像，給圖像降級，然後用圖像訓練神經網路，研究發現，如果將新圖像交給系統處理，這些圖像被人扭曲過（相同的扭曲），在識別扭曲圖像時，系統的表現比人好。不過如果圖像扭曲的方式稍有不同，神經網路就無能為力了，即使在人眼看來圖像的扭曲方式並無不同，演算法也會犯錯。當你在很長的時間段內添加許多噪點，圖中對象的形狀基本不會受到影響；不過即使只是添加少量噪點，局部位置的架構也會快速扭曲。研究人員想出一個妙招，對人類、深度學習系統處理圖片的方式進行測試。

演算法將圖像分成為小塊，接下來，它不會將信息逐步融合，變成抽象高級特徵，而是給每一小塊下一個決定，比如這塊包含自行車、那塊包含鳥。再接下來，演算法將決定集合起來，判斷圖中是什麼，比如有更多小塊包含自行車線索，所以圖中對象是自行車。演算法不會考慮小塊之間的空間關系。結果證明，在識別對象時系統的精準度很高。

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