物体|理解物体之间潜在关系，MIT新研究让AI像人一样「看」世界( 二 )_表征|图像|论文|研究|场景|物体

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研究人员将他们的模型与几种类似深度学习方法进行了比较，实验表明在每种情况下，他们的模型都优于基线。

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他们还邀请人们评估生成的图像是否与原始场景描述匹配。在描述包含三个关系的示例中， 91% 的参与者认为该模型的性能比以往模型更好。
这些早期结果令人鼓舞，研究人员希望未来该模型能够在更复杂的真实世界图像上运行，这需要解决物体遮挡、场景混乱等问题。
他们也期待模型最终能够整合到机器人系统中，使机器人能够推断现实世界中的物体关系，更好地完成交互任务。
【物体|理解物体之间潜在关系，MIT新研究让AI像人一样「看」世界】感兴趣的读者可以阅读论文原文了解更多研究细节。

物体|理解物体之间潜在关系，MIT新研究让AI像人一样「看」世界( 二 )

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