贾扬清AI大会旧金山站演讲:AI如何重塑传统软件行业( 二 )
什么是HOG?简单的说,HOG试图在图像的局部收集统计数据,或者可以理解为,它试图找到物体各个方向上的边界。比如,当你认真仔细看箭头下的图,(希望)你可以看出类似汽车的物体轮廓。
是不是仿佛回到了小时候体检看色盲卡?再来一张,这张是不是好多了?
因此,传统软件工程需要告诉电脑,规则是什么,或者特征是什么,并一步一步‘告诉’电脑该怎么做。可想而知,这种设计本身限制了计算机视觉的进一步发展。
从逻辑编程到自调适模型:从授之以鱼到授之以data
传统图片识别技术错误率在26%停滞不前,急坏了众多科学家、学者、研究人员。
这时,一位名叫Alex Krizhevsky的小哥哥,提出用一种更抽象的方式写模块,设计出了我们今天称为‘卷积神经网络‘的模型。并用大量的数据构建和训练它,实现了图像识别从传统的逻辑编程到建模的转变。
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