La siguiente página / estudio demuestra que las redes neuronales profundas se engañan fácilmente al proporcionar predicciones de alta confianza para imágenes irreconocibles, p. Ej. ¿Cómo es esto posible? ¿Puede explicarlo idealmente en inglés
Entiendo que la capa convolucional de una red neuronal convolucional tiene cuatro dimensiones: input_channels, filter_height, filter_width, number_of_filters. Además, entiendo que cada filtro nuevo se enreda en TODOS los canales de entrada (o mapas de características / activación de la capa...
¿Se puede usar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de patrones en un dominio problemático donde no hay imágenes preexistentes, por ejemplo, representando datos abstractos gráficamente? ¿Sería eso siempre menos eficiente? Este desarrollador dice que el desarrollo actual podría ir...
Supongamos que hay 10K imágenes de 2400 x 2400 para usar en CNN. Según mi punto de vista, las computadoras convencionales que la gente use serán de utilidad. Ahora la pregunta es cómo manejar tamaños de imagen tan grandes donde no hay privilegios de disminución de resolución. Aquí están los...
Con la creciente capacidad de crear imágenes falsas, fragmentos de sonido falsos y videos falsos a bajo costo, se convierte en un problema cada vez mayor para reconocer qué es real y qué no. Incluso ahora vemos una serie de ejemplos de aplicaciones que crean medios falsos a bajo costo (consulte...
¿Existen algunas técnicas modernas para generar desafíos textuales de CAPTCHA (por lo que la persona necesita escribir el texto correcto) que pueden engañar fácilmente a la IA con algunos métodos de ofuscación visual, pero al mismo tiempo los humanos pueden resolverlos sin ninguna dificultad? Por...
En particular, una computadora incrustada (con recursos limitados) analiza la transmisión de video en vivo desde una cámara de tráfico, tratando de elegir buenos cuadros que contengan los números de matrícula de los autos que pasan. Una vez que se localiza una placa, el marco se entrega a una...
Leí que las redes neuronales profundas pueden ser engañadas con relativa facilidad ( enlace ) para dar una alta confianza en el reconocimiento de imágenes sintéticas / artificiales que están completamente (o al menos en su mayoría) fuera del tema de la confianza. Personalmente, realmente no veo un...
Estoy tratando de detectar el área de atención visual en una imagen determinada y recortar la imagen en esa área. Por ejemplo, dada una imagen de cualquier tamaño y un rectángulo de, digamos, LxW dimensión como entrada, me gustaría recortar la imagen en el área de atención visual más importante....
Me preguntaba si los algoritmos de aprendizaje automático (CNN) se pueden usar / entrenar para diferenciar entre pequeñas diferencias en los detalles entre las imágenes (como ligeras diferencias en los tonos de rojo u otros colores, o la presencia de pequeños objetos entre imágenes muy similares)....