Разработанная в Лондонском университете королевы Марии программа Sketch-a-Net смогла правильно интерпретировать рисунок с образом птицы в 74,9% случаев, справившись с этой задачей лучше подопытных — людей (73,1%).
Работа, заявленная на 26-ю Британскую конференцию по машинному зрению (сентябрь 2015 г., Суонси), также показала, что Sketch-a-Net лучше человека справлялась с детальным распознаванием рисунка. Например, она успешно различала чайку, летящую птицу, стоящую птицу и голубя в 42,5% случаев, тогда как люди достигали точности лишь 24,8%.
Sketch-a-Net основана на «глубокой нейросети», имитирующей работу человеческого мозга. При распознавании она принимает во внимание даже порядок нанесения составляющих рисунок линий.
Данная технология сможет найти применение в более бурном развитии языка жестов при работе с компьютером. Или более точном поиске по изображению.
Работа, заявленная на 26-ю Британскую конференцию по машинному зрению (сентябрь 2015 г., Суонси), также показала, что Sketch-a-Net лучше человека справлялась с детальным распознаванием рисунка. Например, она успешно различала чайку, летящую птицу, стоящую птицу и голубя в 42,5% случаев, тогда как люди достигали точности лишь 24,8%.
Sketch-a-Net основана на «глубокой нейросети», имитирующей работу человеческого мозга. При распознавании она принимает во внимание даже порядок нанесения составляющих рисунок линий.
Данная технология сможет найти применение в более бурном развитии языка жестов при работе с компьютером. Или более точном поиске по изображению.
