Следующая страница / исследование демонстрирует, что глубокие нейронные сети легко одурачить, предоставляя высоконадежные прогнозы для неузнаваемых изображений, например Как это возможно? Можете ли вы объяснить в идеале на простом английском...
Насколько я понимаю, сверточный слой сверточной нейронной сети имеет четыре измерения: input_channels, filter_height, filter_width, number_of_filters. Кроме того, я понимаю, что каждый новый фильтр просто замыкается на ВСЕ входные каналы (или карты возможностей / активации из предыдущего слоя)....
Можно ли использовать сверточную нейронную сеть для распознавания образов в проблемной области, где нет уже существующих изображений, например, путем графического представления абстрактных данных? Это всегда будет менее эффективным? Этот разработчик говорит, что текущая разработка может пойти...
Предположим, для CNN требуется 10K изображений размером 2400 x 2400. По моему мнению, будут полезны обычные компьютеры, которые используют люди. Теперь вопрос заключается в том, как обрабатывать изображения такого большого размера, когда нет привилегий понижающей дискретизации. Вот системные...
С растущей способностью дешево создавать поддельные картинки, поддельные звуковые фрагменты и поддельное видео становится все более актуальной проблема распознавания того, что реально, а что нет. Даже сейчас мы видим ряд примеров приложений, которые создают поддельные носители за небольшую плату...
Существуют ли какие-либо современные методы создания текстовых задач CAPTCHA (чтобы человеку нужно было набирать правильный текст), которые могут легко обмануть ИИ с помощью некоторых методов визуальной запутывания, но в то же время человек может решить их безо всякой борьбы? Например, я говорю о...
В частности, встроенный компьютер (с ограниченными ресурсами) анализирует видеоизображение в реальном времени с камеры дорожного движения, пытаясь выбрать хорошие кадры, которые содержат номерные знаки проезжающих автомобилей. Когда табличка обнаружена, кадр передается в библиотеку OCR для...
Я читал, что глубокие нейронные сети могут быть относительно легко обмануты ( ссылка ), чтобы дать высокую степень уверенности в распознавании синтетических / искусственных изображений, которые полностью (или, по крайней мере, в основном) находятся вне предмета доверия. Лично я не вижу большой...
Я пытаюсь определить область визуального внимания на данном изображении и обрезать изображение в этой области. Например, учитывая изображение любого размера и прямоугольник, скажем, размера LxW в качестве входных данных, я хотел бы обрезать изображение до наиболее важной области визуального...
Мне было интересно, можно ли использовать / обучать алгоритмы машинного обучения (CNN?), Чтобы различать небольшие различия в деталях между изображениями (например, небольшие различия в оттенках красного или других цветов или наличие небольших объектов между очень похожими изображениями? )? А затем...