Sztuczna inteligencja Nvidia STEAL zapewnia lepszą obsługę wnioskowania dla modeli widzenia komputerowego

Sztuczna inteligencja Nvidia STEAL zapewnia lepszą obsługę wnioskowania dla modeli widzenia komputerowego

Informatycy z Nvidii, Uniwersytetu w Toronto i Instytutu Sztucznej Inteligencji Vector w Toronto opracowali sposób na dokładniejsze wykrywanie i przewidywanie, gdzie zaczyna się i kończy obiekt. Tego rodzaju wiedza może pomóc w ulepszeniu wnioskowania dla bieżących modeli wizji komputerowej, jednocześnie wspierając etykietowanie danych szkoleniowych dla przyszłych modeli.

W serii eksperymentów przeprowadzonych przez zespół badawczy naukowcy odkryli, że model sztucznej inteligencji Semantycznie cienkie uczenie się wyrównywania krawędzi (STEAL) może pomóc poprawić dokładność modelu predykcji „granicy semantycznej”. Współczesna sieć CASENet wzrosła o 4%. Zdolność do dokładniejszej identyfikacji granic i krawędzi obiektu może mieć praktyczne zastosowanie w zadaniach związanych z wizją komputerową, od generowania obrazu po rekonstrukcję przestrzeni 3D, aż po wykrywanie obiektów.

Sztuczna inteligencja Nvidia STEAL zapewnia lepszą obsługę wnioskowania dla modeli widzenia komputerowegoSemantycznie cienkie uczenie się wyrównania krawędzi (KRADŹ)

STEAL można zastosować do ulepszenia istniejących CNN lub modeli wykrywania krawędzi obiektów, ale badacze uważają, że może również pomóc im w skuteczniejszym oznaczaniu i opisywania danych w modelach widzenia komputerowego. Aby to udowodnić, naukowcy wykorzystali metodę STEAL do udoskonalenia Cityscapes – zbioru danych zawierającego treści związane ze środowiskiem miejskim – zaprezentowanego po raz pierwszy na konferencji Machine Vision Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) w 2016 roku.

Obecnie dostępna na GitHubie platforma STEAL może stosunkowo dokładnie uczyć się i przewidywać każdy narożnik obiektu w pikselach, korzystając z metody zwanej przez badaczy „aktywnym wyrównaniem”. Wyraźne rozumowanie dotyczące szumu adnotacji podczas uczenia oraz formuły ustalania poziomów dla sieci neuronowych podczas uczenia się na podstawie stronniczych reprezentacji etykiet w sposób kompleksowy również pomagają w uzyskaniu wyników. To.

Sztuczna inteligencja Nvidia STEAL zapewnia lepszą obsługę wnioskowania dla modeli widzenia komputerowegoMożliwość dokładniejszego identyfikowania granic i krawędzi obiektu

„Pokazujemy ponadto, że nasze granice przewidywań przewyższają te uzyskane z wyników najnowszego segmentu DeepLab-v3, korzystając wyłącznie z architektury. Architektura jest znacznie lżejsza” – powiedział przedstawiciel zespołu badawczego w szczegółowym wywiadzie dla serwisu informacyjnego arXiv.

Ta praca badawcza nosi tytuł: „Devil is in the Edges: Learning Semantic Boundaries from Noisy Annotations” i zostanie szeroko zaprezentowana poprzez prezentację w ramach konferencji CVPR 2019 odbywającej się w Long Beach w Kalifornii. Eksperci z Nvidia Research wnieśli znaczący wkład w te badania, a podczas tegorocznego CVPR zaprezentują je również z osobistej perspektywy.

Sztuczna inteligencja Nvidia STEAL zapewnia lepszą obsługę wnioskowania dla modeli widzenia komputerowego

Według nowo opublikowanych wiadomości, Nvidia poinformowała, że ​​w 2020 r. będzie obsługiwać wysokowydajne systemy sprzętu komputerowego brytyjskiego producenta Arm oraz oprogramowanie do wnioskowania analizującego TensorRT typu open source na platformie Github , aby umożliwić większą personalizację.


Europa utworzy grupę zadaniową ChatGPT

Europa utworzy grupę zadaniową ChatGPT

Organ zrzeszający krajowe organy nadzorujące prywatność w Europie poinformował w czwartek, że powołał grupę zadaniową zajmującą się ChatGPT

AI przewiduje czas śmierci człowieka z 78% dokładnością

AI przewiduje czas śmierci człowieka z 78% dokładnością

Duńscy i amerykańscy naukowcy współpracowali nad opracowaniem systemu sztucznej inteligencji o nazwie life2vec, zdolnego do przewidywania czasu śmierci człowieka z dużą dokładnością.

Sztuczna inteligencja przewiduje choroby układu moczowego na podstawie dźwięku moczu

Sztuczna inteligencja przewiduje choroby układu moczowego na podstawie dźwięku moczu

Algorytm sztucznej inteligencji o nazwie Audioflow może nasłuchiwać dźwięku oddawania moczu, aby skutecznie i skutecznie identyfikować nieprawidłowe wypływy moczu i powiązane z nimi problemy zdrowotne pacjenta.

Barmani, uważajcie: ten robot może przygotować koktajl w zaledwie 1 minutę

Barmani, uważajcie: ten robot może przygotować koktajl w zaledwie 1 minutę

Starzenie się i spadek liczby ludności Japonii spowodował, że w kraju brakuje znacznej liczby młodych pracowników, szczególnie w sektorze usług.

Setki ludzi rozczarowało się, gdy dowiedziały się, że dziewczyna, którą kochają, jest wytworem sztucznej inteligencji

Setki ludzi rozczarowało się, gdy dowiedziały się, że dziewczyna, którą kochają, jest wytworem sztucznej inteligencji

Użytkownik Reddita o imieniu u/LegalBeagle1966 jest jednym z wielu użytkowników zakochanych w Claudii, dziewczynie przypominającej gwiazdę filmową, która często udostępnia na tej platformie uwodzicielskie selfie, nawet nagie.

12 kolejnych potencjalnych firm dołącza do „sojuszu AI” Microsoftu.

12 kolejnych potencjalnych firm dołącza do „sojuszu AI” Microsoftu.

Microsoft właśnie ogłosił, że w jego programie AI for Good weźmie udział 12 kolejnych firm technologicznych.

Sztuczna inteligencja odtwarza postacie Dragon Ball z krwi i kości

Sztuczna inteligencja odtwarza postacie Dragon Ball z krwi i kości

Użytkownik @mortecouille92 wykorzystał moc narzędzia do projektowania graficznego Midjourney i stworzył wyjątkowo realistyczne wersje słynnych postaci Dragon Ball, takich jak Goku, Vegeta, Bulma i starszy Kame. .

7 technik poprawy odpowiedzi ChatGPT

7 technik poprawy odpowiedzi ChatGPT

Po prostu dodając pewne warunki lub konfigurując pewne scenariusze, ChatGPT może udzielić bardziej trafnych odpowiedzi na Twoje zapytania. Przyjrzyjmy się sposobom poprawy jakości odpowiedzi ChatGPT.

Podziwiaj piękne obrazy narysowane przez sztuczną inteligencję

Podziwiaj piękne obrazy narysowane przez sztuczną inteligencję

Midjourney to system sztucznej inteligencji, który wywołał ostatnio „gorączkę” w społeczności internetowej i świecie artystów ze względu na niezwykle piękne obrazy, które nie ustępują tym, które tworzą prawdziwi artyści.

Ten model sztucznej inteligencji był jednym z pierwszych „ekspertów”, którzy odkryli wiadomości o wybuchu zapalenia płuc w Wuhan.

Ten model sztucznej inteligencji był jednym z pierwszych „ekspertów”, którzy odkryli wiadomości o wybuchu zapalenia płuc w Wuhan.

Kilka dni po ogłoszeniu przez Chiny wybuchu epidemii, mając dostęp do danych dotyczących globalnej sprzedaży biletów lotniczych, system sztucznej inteligencji BlueDot w dalszym ciągu dokładnie przewidywał rozprzestrzenianie się wirusa korona z Wuhan do Bangkoku, Seulu, Tajpej i Tokio.