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幻觉人工智能让人们比以往更难以躲避监视

监控录像现在无处不在,研究人员正致力于使其更智能,更智能。最新的进展是在机器学习ML术语中构造 - 或“产生幻觉”的问题 - 一个人的完整图像来自部分或遮挡的照片。

当您想要看到的物体或物体被介入的物体或物体部分覆盖时,就会发生遮挡。纽约时代广场说,在一个拥挤的公共区域,监控摄像机很少能够一目了然地看到一个感兴趣的人。

结果

您可以通过一些重建来判断他们的成功 - 从他们的论文中包含的测试数据集。

我印象深刻。

怎么样

在论文中,作者指出他们对问题采取了新的方法

。。。通过整合最先进的神经网络架构,即U-net和GAN,以及判别属性分类网,以及专门设计用于解除人形状的架构。

定义是有序的。U-net是一种卷积网络架构,旨在快速准确地分割生物医学图像。GAN(生成对抗网络)用于无监督机器学习,其中两个神经网络在零和游戏框架中相互竞争。判别属性分类网充当质量检查员,消除它可以确定为伪造的生成图像,只留下欺骗AI的图像。

如上图所示,这种组合非常有效。

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