业界 | 图像识别的未来:机遇与挑战并存

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在计算机视觉领域,图像识别这几年的发展突飞猛进,但在进一步广泛应用事先,仍然有某些某些挑战时需亲戚亲戚亲们去外理。本文中,微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们为亲戚亲戚亲们梳理目前深度1学习在图像识别方面所面临的挑战以及具有未来价值的研究方向。

图像识别技术的高价值应用就趋于稳定在你我身边,同类视频监控、自动驾驶和智能医疗等,而哪此图像识别最新进展的面前推动力是深度1学习。深度1学习的成功主要得益于有5个 方面:大规模数据集的产生、强有力的模型的发展以及可用的大

识别图像对人类来说是件极容易的事情,因此 对机器而言,这也经历了漫长时光里。

在计算机视觉领域,图像识别这几年的发展突飞猛进。同类,在PASCAL VOC物体检测基准测试中,检测器的性能从平均准确率50%飙升到了今天的超过90%。对于图像分类,在极具挑战性的ImageNet数据集上,目前先进算法的表现甚至超过了人类。