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谷歌发布最新版AI系统图像配文準确率高达93.9%
编辑观点:Google的以图找图功能提供颇为便利的功能,尤其再找风景地点的时候特别方便!!
近日,谷歌发布了最新版机器学习系统,通过识别图像中的内容,配上对应文字,效果达到了历史最佳。谷歌已经在TensorFlow上开源了这项成果。自2014年以来,谷歌一直致力于这个项目,现在这个算法描述图像的準确率已经高达93.9%。
因为他们正在使用一个使用一个开始架构的最新的迭代,所以对于谷歌团队来说,有个大问题是该算法是否可以做的比简单识别图像中的对象更多。要真正解释和描述一张照片,人工智能不仅需要了解图片中是什么,更要了解图像中这些对像有什么相互关係。谷歌的开发人员表示这不只是一个数据的倒推。该算法必须能够自然地理解图像中的对象和它们的用途。
谷歌研究的博客发文说:“令人兴奋的是,在展示全新情境时,我们的模型的确可以产生準确的配文,这显示出系统对图像中目标和背景的理解更深了。”同样重要的是,“它还学会了如何表示知识在自然的英语短语,儘管它只读了人类给的说明字幕,没有在接受其他额外的训练。”
至少从目前来说,相对于视频,机器学习算法能更好地理解静止图像的内容。
文章来源
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2016-9-2615:14上传
近日,谷歌发布了最新版机器学习系统,通过识别图像中的内容,配上对应文字,效果达到了历史最佳。谷歌已经在TensorFlow上开源了这项成果。自2014年以来,谷歌一直致力于这个项目,现在这个算法描述图像的準确率已经高达93.9%。
因为他们正在使用一个使用一个开始架构的最新的迭代,所以对于谷歌团队来说,有个大问题是该算法是否可以做的比简单识别图像中的对象更多。要真正解释和描述一张照片,人工智能不仅需要了解图片中是什么,更要了解图像中这些对像有什么相互关係。谷歌的开发人员表示这不只是一个数据的倒推。该算法必须能够自然地理解图像中的对象和它们的用途。
谷歌研究的博客发文说:“令人兴奋的是,在展示全新情境时,我们的模型的确可以产生準确的配文,这显示出系统对图像中目标和背景的理解更深了。”同样重要的是,“它还学会了如何表示知识在自然的英语短语,儘管它只读了人类给的说明字幕,没有在接受其他额外的训练。”
至少从目前来说,相对于视频,机器学习算法能更好地理解静止图像的内容。
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