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ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统

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近期,微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet 1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力。他们的系统在ImageNet 2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%。

一直以来,计算科学家一直在为建立世界上最精确的计算机视觉系统孜孜不倦地努力着,但取得进展的过程却一直如马拉松竞赛般漫长而艰辛。近期,微软亚洲研究院视觉计算组实现的突破让他们成为了这场竞赛的最新领跑者。该团队所开发的基于深度卷积神经网络(CNN)的计算机视觉系统,在ImageNet1000挑战中首次超越了人类进行对象识别分类的能力。


微软研究团队在题为“Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification”的论文中指出,他们的系统在ImageNet2012分类数据集中的错误率已降低至4.94%。此前同样的实验中,人眼辨识的错误率大概为5.1%。这个数据集包含约120万张训练图像、5万张验证图像和10万张测试图像,分为1000个不同的类别。微软研究员在该篇论文中表示:

To our knowledge, our result is the first to surpass human-level performance (5.1%, [22]) on this visual recognitionchallenge. 
据我们所知,我们的研究成果是这项视觉识别挑战中第一个超越人类视觉能力的计算机系统。

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