Сегодня 23 июня 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

Российские исследователи научили ИИ точнее распознавать незнакомые объекты на фото

Учёные лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research представили на Международной конференции по обработке изображений (IEEE ICIP) в Абу-Даби новый метод под названием SDDE (Saliency-Diversified Deep Ensembles), который позволяет значительно повысить точность распознавания объектов на изображениях с помощью ИИ.

 Источник изображения: BrianPenny/Pixabay

Источник изображения: BrianPenny/Pixabay

Новое решение, в разработке которого также участвовали студенты МИСИС и МФТИ, позволяет примерно на 20 % снизить риск ошибки при обработке и анализе изображений, пишет Forbes.

При распознавании объектов используются методы машинного обучения, повышающие его эффективность. В частности, применяются глубокие ансамбли, когда в процессе распознавания используется несколько нейронных сетей. При методе SDDE используются карты внимания, фокусирующиеся на разных аспектах данных, что позволяет моделям анализировать изображение под разными ракурсами, помогая получить более полную информацию и повысить общую точность анализа. Благодаря этому идентификация объектов становится более надёжной и диверсифицированной, отметили в T-Bank AI Research. По мнению исследователей, новый метод будет востребован в сфере беспилотных транспортных средств и медицинской диагностики.

Также ИИ-модель научили учитывать при анализе изображение не только наборы данных, которые использовались при её обучении, но и незнакомую ей информацию. Это расширило возможности модели при идентификации неизвестных ей объектов. Как отметил младший научный сотрудник группы «ИИ в промышленности» Института AIRI Максим Голядкин, нейросети зачастую не распознают, когда сталкиваются с незнакомыми входными данными, поэтому это решение очень важно. «Вместо того, чтобы признать неопределённость, они могут уверенно выдавать неправильные прогнозы подобно тому, как некоторые языковые модели могут предоставлять вводящую в заблуждение информацию, известную как “галлюцинации”, — говорит эксперт. — Разнообразив фокус каждой модели, ансамбль становится лучше в распознавании тех входных данных, с которыми он ранее не сталкивался».

Мировой рынок компьютерного зрения стремительно растёт с прогнозируемым увеличением с $25,8 млрд в 2024 до $47 млрд к 2030 году, подсчитали в Statista. В частности, в сфере здравоохранении объём рынка вырастет с $986 млн в 2022 году до $31 млрд в 2031 году с прогнозируемым ростом на 47 % в год, утверждают в Straits Research.

В России рынок в этом году вырастет до более чем $600 млн и далее по 10,5 % в среднем в год до 2030-го, когда он превысит $1,1 млрд, прогнозируют в Statista.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Новая статья: Deltarune — сила в добре. Рецензия 22-06 00:02
20 минут геймплея The Blood of Dawnwalker — амбициозной вампирской RPG от ведущих разработчиков The Witcher 3 и Cyberpunk 2077 21-06 23:48
Новая статья: Gamesblender № 731: процессор AMD в следующей Xbox, анонс ремейка Silent Hill и худшая игра года 21-06 23:33
Би-би-си угрожает Perplexity судом из-за нарушения авторских прав при обучении нейросетей 21-06 22:08
Китайская MiniMax представила ИИ-модель M1 — её обучение обошлось в 200 раз дешевле GPT-4 21-06 19:49
Акционеры обвинили Apple в обмане относительно сроков выхода обновлённого Siri на базе ИИ 21-06 14:44
Cloudflare отразила крупнейшую в истории DDoS-атаку — на пике мощность достигала 7,3 Тбит/с 21-06 13:44
«Крупнейшая утечка в истории» оказалась устаревшим сборником архивов паролей 21-06 11:24
Sega случайно раскрыла актуальные продажи последних Persona, Yakuza, Sonic и Total War, а Persona 4 Revival придётся подождать 21-06 10:54
Для достижения своих целей продвинутые модели ИИ будут хитрить, обманывать и воровать 21-06 08:54