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次のページ / 研究は、認識できない画像に対して高い信頼性の予測を与えることにより、ディープニューラルネットワークが簡単にだまされることを示しています。 これはどのように可能ですか？わかりやすい英語で説明していただけますか？

63 convolutional-neural-networks  image-recognition  deep-network  computer-vision 

数十年前はマシンビジョンの本であり、ゲシュタルト心理学からのさまざまな情報処理ルールを実装することにより、画像識別と視覚処理にほとんどコードまたは特別なハードウェアを使用せずに印象的な結果を得ました。 そのような方法は現在使用されているか、または現在行われていますか？これで何か進歩はありましたか？または、この研究プログラムは中止されましたか？今日までに、1995または2005ではなく2016を意味します。

14 machine-learning  algorithm  computer-vision 

長さのグラウンドトゥルースを備えた車両の大規模なデータセットがあります（10万サンプル以上）。車両の長さを測定/推定するために深いネットワークをトレーニングすることは可能ですか？ディープニューラルネットワークを使用したオブジェクトサイズの推定に関連する論文は見たことがありません。

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特定の画像の視覚的な注意領域を検出し、その領域に画像をトリミングしようとしています。たとえば、任意のサイズの画像と、たとえばLxW寸法の長方形を入力として、最も重要な視覚的注意領域に画像をトリミングします。そのための最先端のアプローチを探しています。 それを実装するためのツールやSDKはありますか？コードまたはアルゴリズムのどの部分も本当に役立ちます。

9 machine-learning  image-recognition  algorithm  computer-vision  pattern-recognition 

簡単にディープラーニングについて（参考）： ディープラーニングは、複数の線形変換と非線形変換で構成される複数の処理層を持つディープグラフを使用して、データの高レベルの抽象化をモデル化しようとする一連のアルゴリズムに基づく機械学習の分岐です。 ディープニューラルネットワーク、たたみ込みディープニューラルネットワーク、ディープビリーフネットワーク、リカレントニューラルネットワークなどのさまざまなディープラーニングアーキテクチャが、コンピュータービジョン、自動音声認識、自然言語処理、音声認識、バイオインフォマティクスなどの分野に適用され、それらが生成することが示されていますさまざまなタスクに関する最新の結果。 することができ、深いニューラルネットワークや畳み込み深いニューラルネットワークは、と見ることがアンサンブルベースの機械学習の方法？それとも別のアプローチですか？

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