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[問題] ImageNet競賽停辦的原因？

看板DataScience作者 (達)時間5年前 (2019/10/04 23:04), 5年前編輯推噓3(3推 0噓 3→)
留言6則, 4人參與, 5年前最新討論串1/1
後來，因為機器辨識能力已超越人類水準，ImageNet競賽在2017年之後就停辦了。 https://www.ithome.com.tw/people/128526 上文講的 可是下面這篇 看起來AI視覺辨識根本就問題還一大堆啊 所以是怎樣呢？ thanks 另外停止號誌加上了一些貼紙，甚至在特定區域有污損，就會被辨識為限速標誌。香蕉動 點手腳就被認成烤吐司機；受試者身上放其他人的照片，就能像隱身一樣躲過專門辨識人 的 AI YOLO2。 針對交通號誌攻擊，似乎在安全上更有疑慮：畢竟自駕車的未來就在眼前，使用貼紙就能 讓視覺辨識 AI 將停止認成速限，非常有可能造成意外。而雖然有些混淆 AI 的「貼紙」 太過顯眼，但這項研究還模仿了常見污損、蟲（蝴蝶）的遮擋，儘管這些狀況下人類還是 認得出，卻能成功騙過 AI。因此在自駕車領域，也許除了影像辨識外還得以其他機制輔 助。 https://www.inside.com.tw/article/16574-AI-security -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 211.72.78.253 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1570201449.A.B75.html
推
10/04 23:40, 5年前 , 1F
關鍵字：adversarial example、decision boundary
10/04 23:40, 1F
感謝 我查看看
推
10/05 08:56, 5年前 , 2F
就階段性目標達到啦，你說的不在他們討論範圍
10/05 08:56, 2F
※ 編輯: dharma (211.72.78.253 臺灣), 10/05/2019 16:27:55
→
10/07 17:52, 5年前 , 3F
如果只單純做recognition來說，辦識率已經很高了，你
10/07 17:52, 3F
→
10/07 17:52, 5年前 , 4F
說的錯誤狀況，要看比例有多少。另外你的舉例中，有些
10/07 17:52, 4F
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10/07 17:56, 5年前 , 5F
需要localization，已算是object detection領域範圍
10/07 17:56, 5F
推
10/13 13:28, 5年前 , 6F
我看文章說17年後就改到Kaggle上辦了，不知道後來?
10/13 13:28, 6F
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