Российские исследователи разработали нейросеть для распознавания неизвестных объектов на изображениях, даже если они отсутствуют в базе данных

Исследователи из AI-лаборатории T-Bank и учащиеся МИСИС и МФТИ создали, как они утверждают, наиболее точный в мире метод идентификации на фотографиях ранее неучтённых объектов с помощью искусственного интеллекта. Нейросеть сумела научиться распознавать объекты, которые не содержатся в её базе данных. Команда исследователей отмечает, что вероятность ошибок в обработке и анализе изображений снизилась более чем на 20%.


Российские исследователи разработали нейросеть для распознавания неизвестных объектов на изображениях, даже если они отсутствуют в базе данных
Изображение: T-Bank AI Research

Эта методика была названа SDDE (Saliency-Diversified Deep Ensembles), и её инициаторы уверены, что она способна продвинуть развитие таких областей, как беспилотные транспортные технологии и медицинская диагностика, где необходимо различать неопознанные элементы и графические артефакты. Достижение было представлено на Международной конференции IEEE ICIP по обработке изображений и компьютерному зрению в Абу-Даби, ОАЭ.

Для улучшения точности распознавания объектов через компьютерное зрение ученые применяют машинное обучение. В частности, метод «глубокие ансамбли», который объединяет несколько нейронных сетей для достижения цели. Ранее существующие решения сталкивались с проблемами однородности ансамблей, что снижало эффективность распознавания.

Методика SDDE задействует карты внимания, которые концентрируются на различающихся аспектах данных, тем самым снижая схожесть моделей и повышая общую точность. Модель научилась обрабатывать изображения, учитывая не только привычные ей наборы данных, но и абсолютно новую информацию. Учёные утверждают, что метод SDDE показал наилучшие результаты по сравнению с подобными алгоритмами.

 

Источник: iXBT

Читайте также