Bei Fragen zur Bilderkennung im Kontext der KI.
Die folgende Seite / Studie zeigt, dass die tiefen neuronalen Netze leicht getäuscht werden können, indem Vorhersagen mit hohem Vertrauen für nicht erkennbare Bilder abgegeben werden, z Wie ist das möglich? Kannst du das bitte im Idealfall im Klartext
Ich verstehe, dass die Faltungsschicht eines neuronalen Faltungsnetzwerks vier Dimensionen hat: Eingabekanäle, Filterhöhe, Filterbreite, Anzahl der Filter. Ich verstehe außerdem, dass jeder neue Filter nur über ALLE input_channels (oder Feature- / Aktivierungskarten aus der vorherigen Ebene)...
Kann ein Convolutional Neural Network zur Mustererkennung in einem Problembereich verwendet werden, in dem keine Bilder vorhanden sind, beispielsweise durch grafische Darstellung abstrakter Daten? Wäre das immer weniger effizient? Dieser Entwickler sagt, die aktuelle Entwicklung könnte noch weiter...
Angenommen, es sind 10K-Bilder der Größe 2400 x 2400 erforderlich, um in CNN verwendet zu werden. Meiner Ansicht nach werden herkömmliche Computer von Nutzen sein, die die Benutzer verwenden. Nun stellt sich die Frage, wie mit so großen Bildgrößen umgegangen werden kann, wenn keine...
Mit der wachsenden Fähigkeit, preiswerte gefälschte Bilder, gefälschte Soundbites und gefälschte Videos zu erstellen, steigt das Problem, zu erkennen, was real ist und was nicht. Sogar jetzt sehen wir eine Reihe von Beispielen für Anwendungen, die für geringe Kosten gefälschte Medien erstellen...
Gibt es moderne Techniken zum Generieren von textuellen CAPTCHA-Herausforderungen (daher muss die Person den richtigen Text eingeben), die die KI mit einigen visuellen Verschleierungsmethoden leicht täuschen können, aber gleichzeitig vom Menschen ohne Probleme gelöst werden können? Ich spreche zum...
Insbesondere analysiert ein eingebetteter Computer (mit begrenzten Ressourcen) den Live-Videostream einer Verkehrskamera und versucht, gute Frames auszuwählen, die Kennzeichen vorbeifahrender Autos enthalten. Sobald eine Platte gefunden wurde, wird der Rahmen an eine OCR-Bibliothek übergeben, um...
Ich habe gelesen, dass tiefe neuronale Netze relativ leicht getäuscht werden können ( Link ), um ein hohes Vertrauen in die Erkennung von synthetischen / künstlichen Bildern zu geben, die vollständig (oder zumindest größtenteils) außerhalb des Vertrauenssubjekts liegen. Persönlich sehe ich kein...
Ich versuche, den visuellen Aufmerksamkeitsbereich in einem bestimmten Bild zu erkennen und das Bild in diesen Bereich zuzuschneiden. Wenn ich beispielsweise ein Bild beliebiger Größe und ein Rechteck mit einer LxW-Dimension als Eingabe gebe, möchte ich das Bild auf den wichtigsten visuellen...
Das Finden geeigneter Hyperparameter für ein neuronales Netzwerk ist offensichtlich eine komplexe Aufgabe und ein Problem oder domänenspezifisch. Es sollte jedoch mindestens einige "Regeln" geben, die für die Größe des Filters (oder Kernels) meistens gelten! In den meisten Fällen sollte die...
Ich habe mich gefragt, ob Algorithmen für maschinelles Lernen (CNNs?) Verwendet / trainiert werden können, um zwischen kleinen Detailunterschieden zwischen Bildern (wie geringfügigen Unterschieden in Rottönen oder anderen Farben oder dem Vorhandensein kleiner Objekte zwischen ansonsten sehr...
Zum Beispiel möchte ich mein neuronales Netzwerk trainieren, um die Art der Aktionen zu erkennen (z. B. in kommerziellen Filmen oder einigen realen Videos), damit ich mein Netzwerk in welchem Video oder Film (und in welchen Frames) jemanden "fragen" kann fuhr ein Auto, küsste, aß, hatte Angst...
Während des Segmentierungsprozesses werden Pixel Regionen zugewiesen, die auf Merkmalen basieren, die sie vom Rest des Bildes unterscheiden. Wertähnlichkeit und räumliche Nähe sind beispielsweise zwei wichtige Prinzipien, die davon ausgehen, dass Punkte in derselben Region Pixel haben, die räumlich...