Ob'ektni chuqur o'rganish Tan olish, aniqlash va segmentlash




Download 1,33 Mb.
Pdf ko'rish
bet15/25
Sana25.01.2024
Hajmi1,33 Mb.
#146103
1   ...   11   12   13   14   15   16   17   18   ...   25
Bog'liq
Chuqur o\'qitish

1.5.3 Sanoatga ta'siri
“Sinov to‘plamimizda biz sinab ko‘rgan boshqa yondashuvlar bilan
solishtirganda o‘rtacha ikki baravar aniqlikni ko‘rdik. Biz texnologiyaga bo'lgan
huquqlarni qo'lga kiritdik va uni Google kompyuterlarida keng miqyosda
ishlashga moslashtirib bordik. Biz to'g'ridan-to'g'ri ilg'or tadqiqotlar oldik
Chuqur o'rganishning tarixiy ko'rinishi
nition o'z natijalarini LFWda e'lon qildi. Yuzni aniqlashning ko'plab ma'lumotlar
to'plami laboratoriya sharoitida nazorat ostida to'plangan. 2007 yilda Huang
va boshqalar. cheklanmagan sharoitlarda yuzni tanib olish samaradorligini
baholash uchun internetdagi mashhur kishilarning yuz tasvirlarini o'z ichiga
olgan LFW ma'lumotlar to'plamini yaratdi. Uning sinov to'plami 6000 juft
tasvirni o'z ichiga oladi va hisoblash algoritmlari tasvir juftligi bir odamdan
kelgan yoki yo'qligini aniqlashi kerak. Tasodifiy taxmin qilish ehtimoli 50% ni
tashkil qiladi. Tadqiqotga ko'ra [82], yuzning faqat markaziy qismlari
(sochlardan tashqari) kesilgan va odamlarga ko'rsatilganda, inson ko'zlari
bilan yuzni tekshirish aniqligi 97,53% ni tashkil etdi. Butun tasvirlar, shu
jumladan sochlar ham odamlarga ko'rsatilganda, inson ko'zlari bilan yuzni
tekshirish aniqligi 99,20% ni tashkil etdi. Klassik yuzni aniqlash usuli, ya'ni
Eigen-face [148], LFWda faqat 60% aniqlikka ega. Bu ma'lumotlar to'plami
juda qiyin ekanligini ko'rsatadi. Eng yaxshi samarali chuqur o'rganish
bo'lmagan texnologiya [27] LFW da 96,33% yuz tekshiruvini oldi. Chuqur
o'rganish bilan DeepID2 [135] birinchi marta LFWda yuzni tekshirishning
99,15% aniqligiga erishdi , bu ko'rsatkich bo'yicha inson faoliyati bilan
taqqoslangan. Endi yangi zamonaviy DeepID2+ [137] va FaceNet [123] yuzni
tekshirish aniqligiga LFW da mos ravishda 99,45% va 99,63% erishib, inson
ko‘rsatkichlaridan oshib ketdi.
Machine Translated by Google


Toÿliq matn: http://dx.doi.org/10.1561/2000000071
Baidu 2012-yilda Chuqur o‘rganish institutini tashkil qildi va 2014-yil may oyida
Stenforddan chuqur o‘rganish bo‘yicha ishlaydigan taniqli professor Endryu Ngni
kremniy vodiysidagi yangi laboratoriya direktori sifatida ishga oldi. 2014-yil dekabr
oyida Facebook yangi sun’iy intellektni yaratdi. Nyu-York shahridagi laboratoriyani
chuqur o'rganishga bag'ishladi va chuqur o'rganish bo'yicha taniqli kashshof Yann
LeKunni direktor sifatida ishga oldi. 2014-yilning yanvar-yanvar oyida Google chuqur
o‘rganish ustida ishlayotgan DeepMind startap kompaniyasini sotib olish uchun 400
million AQSh dollari sarfladi. Hozirgi kunda ko'plab startap kompaniyalar paydo bo'lib,
chuqur o'rganish texnologiyalari bilan kompyuterni ko'rish dasturlari ustida ishlamoqda.
MIT texnologiyasi sharhi chuqur o'rganishni 2013 yilda eng yaxshi o'nta texnologiyadan
biri sifatida qayd etdi.
17
Xinton ILSVRC 2012da g‘olib chiqqanidan bir necha oy o‘tib Google’ga qo‘shildi.
1.5. Kompyuterni ko'rishda chuqur o'rganish yutuqlari
akademik tadqiqot laboratoriyasini yaratdi va uni olti oydan sal ko'proq vaqt ichida
ishga tushirdi.
Machine Translated by Google



Download 1,33 Mb.
1   ...   11   12   13   14   15   16   17   18   ...   25




Download 1,33 Mb.
Pdf ko'rish

Bosh sahifa
Aloqalar

    Bosh sahifa



Ob'ektni chuqur o'rganish Tan olish, aniqlash va segmentlash

Download 1,33 Mb.
Pdf ko'rish