Intelligence artificielle image-recognition

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Comment est-il possible que des réseaux de neurones profonds soient si facilement trompés?

La page / étude suivante montre que les réseaux de neurones profonds sont facilement trompés en donnant des prédictions de confiance élevée pour des images non reconnaissables, par exemple: Comment c'est possible? Pouvez-vous s'il vous plaît expliquer idéalement en anglais simple?

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Dans un CNN, chaque nouveau filtre a-t-il des poids différents pour chaque canal d'entrée, ou les mêmes poids de chaque filtre sont-ils utilisés sur les canaux d'entrée?

Ma compréhension est que la couche convolutionnelle d'un réseau neuronal convolutionnel a quatre dimensions: canaux d'entrée, hauteur de filtre, largeur de filtre, nombre de filtres. En outre, je crois comprendre que chaque nouveau filtre est simplement compliqué sur TOUS les canaux d'entrée (ou les cartes d'entité / d'activation de la …

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La capacité de reconnaissance de formes des CNN est-elle limitée au traitement d'images?

Un réseau neuronal convolutif peut-il être utilisé pour la reconnaissance de formes dans un domaine problématique où il n'y a pas d'images préexistantes, par exemple en représentant graphiquement des données abstraites? Serait-ce toujours moins efficace? Ce développeur dit que le développement actuel pourrait aller plus loin, mais pas s'il y …

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Comment gérer des images de grandes tailles dans CNN?

Supposons qu'il y ait 10K images de tailles 2400 x 2400 à utiliser dans CNN. Selon moi, les ordinateurs conventionnels que les gens utilisent seront utiles. Maintenant, la question est de savoir comment gérer de si grandes tailles d'image où il n'y a pas de privilèges de sous-échantillonnage. Voici la …

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Quelles sont certaines tactiques pour reconnaître les médias fabriqués artificiellement?

Avec la capacité croissante de créer à moindre coût de fausses images, de fausses extraits sonores et de fausses vidéos, il devient de plus en plus difficile de reconnaître ce qui est réel et ce qui ne l'est pas. Même maintenant, nous voyons un certain nombre d'exemples d'applications qui créent …

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Existe-t-il des défis textuels CAPTCHA qui peuvent tromper l'IA, mais pas l'homme?

Existe-t-il des techniques modernes de génération de défis CAPTCHA textuels (donc la personne doit taper le bon texte) qui peuvent facilement tromper l'IA avec certaines méthodes d'obscurcissement visuel, mais en même temps, les humains peuvent les résoudre sans aucune difficulté? Par exemple, je parle de la capacité simple de reconnaître …

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Quel est le problème du bruit blanc pour l'utilisation réelle d'un DNN?

J'ai lu que les réseaux neuronaux profonds peuvent être relativement facilement trompés ( lien ) pour donner une confiance élevée dans la reconnaissance d'images synthétiques / artificielles qui sont complètement (ou au moins principalement) hors du sujet de confiance. Personnellement, je ne vois pas vraiment de gros problème avec DNN …

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Un réseau de neurones unique peut-il gérer la reconnaissance de deux types d'objets, ou doit-il être divisé en deux réseaux plus petits?

En particulier, un ordinateur intégré (avec des ressources limitées) analyse le flux vidéo en direct d'une caméra de circulation, essayant de choisir de bonnes images qui contiennent les numéros de plaque d'immatriculation des voitures qui passent. Une fois la plaque localisée, le cadre est remis à une bibliothèque OCR pour …

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Détecter la zone d'attention visuelle dans une image

J'essaie de détecter la zone d' attention visuelle dans une image donnée et de recadrer l'image dans cette zone. Par exemple, étant donné une image de n'importe quelle taille et un rectangle de dimension LxW en entrée, je voudrais recadrer l'image dans la zone d'attention visuelle la plus importante. Je …

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Les algorithmes d'apprentissage automatique (CNN?) Peuvent-ils être utilisés / formés pour différencier les petites différences de détails entre les images?

Je me demandais si des algorithmes d'apprentissage automatique (CNN?) Pouvaient être utilisés / formés pour différencier les petites différences de détails entre les images (telles que de légères différences dans les nuances de rouge ou d'autres couleurs, ou la présence de petits objets entre des images par ailleurs très similaires? …

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