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188bet足球:现有的AI视觉识别技术通常采用深度神经网络

时间:2020/8/14 13:14:17   作者:   来源:   阅读:0   评论:0
内容摘要:例如,在自动驾驶场景中,由于恶劣的天气条件(如大雪、大雾等)或复杂的光照、道路条件,前方人的成像会变得模糊,这将极大地影响前方目标检测的性能。在监控场景中,可疑人员可能通过遮挡衣服和雨伞干扰人工智能算法。“除了自身的紧急制动功能问题之外,具有行人检测功能的汽车也存在无法及时、准确...
例如,在自动驾驶场景中,由于恶劣的天气条件(如大雪、大雾等)或复杂的光照、道路条件,前方人的成像会变得模糊,这将极大地影响前方目标检测的性能。在监控场景中,可疑人员可能通过遮挡衣服和雨伞干扰人工智能算法。

“除了自身的紧急制动功能问题之外,具有行人检测功能的汽车也存在无法及时、准确地检测小目标的问题。”例如,柯晓说,美国汽车协会已经对几个品牌的具有行人检测功能的车辆进行了测试,测试的目标包括成人假人和儿童假人。当车前有儿童或车速达到48公里/小时时,只有一个品牌有一定的概率检测到行人,其他三个品牌在两个场景中都没有检测到行人。

为什么基于AI视觉识别技术的目标检测模型如此脆弱?“在人类看来,轻微的图像干扰不会影响最终的判断,但AI模型却不是这样。”例如,柯薇说,相关的实验已经证明了一个测试

性能良好的图像检测识别分类器并没有像人类那样学习和理解目标图像的真实底层信息,而只是在训练样本上建立了良好的机器学习模型。

据了解,现有的人工智能视觉识别技术通常采用深度神经网络,本质上是一种特征深度映射。它只学习数据的统计特征或数据之间的关联关系,这高度依赖于数据的数量和数据本身的丰富性。数据越丰富,机器学习到的识别目标的特征越具有识别力,越能反映出关联关系。

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