从“无“到“有”到“退役”，李飞飞与ImageNet的八年“不解情缘”-低调大师

从“无“到“有”到“退役”，李飞飞与ImageNet的八年“不解情缘”

2017-07-31 662

雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论按：2017年是ImageNet挑战赛举办的最后一年，夏威夷当地时间7月26日，作为ImageNet创始人之一的李飞飞和他的学生邓嘉在CVPR 2017期间的一场workshop上做了主题演讲，他们对ImageNet 八年来所走的路做了深情回顾和总结。以下是雷锋网编辑整理。

ImageNet创办至今共举办八届挑战赛，从最初的算法对物体进行识别的准确率只有71.8%上升到现在的97.3%，识别错误率已经远远低于人类的5.1%。

尽管ImageNet挑战赛已结束了它短暂的生命周期，但ImageNet数据集还会一直存在，截止目前已经有超过1300万张图片，并且未来还会增长，继续为计算机视觉领域做贡献。

谈及为什么提出建ImageNet数据集，李飞飞说“尽管很多人都在注意模型，但我们要关心数据，数据将重新定

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如何利用图像识别、语音识别、文本挖掘做好鉴黄？

雷锋网按：人工智能鉴黄市场竞争愈发激烈，目前图普科技、阿里绿网、腾讯万象优图等团队已占据大量市场份额，在此环境下，不少公司试图通过提供更全面的服务从这片红海中分一杯羹。那么更全面的定制服务体现在哪些地方？雷锋网(公众号：雷锋网)特地采访了极限元 CEO 雷臻，雷臻从图像识别、语音识别、文本挖掘三个维度向雷锋网讲解 AI 鉴黄，同时对一些工程细节进行阐述。直播鉴黄一般从哪些方面进行鉴定？通常情况下，直播鉴黄通过视频截图、图像识别、语音技审、弹幕监控、关键字抽取等能力智能识别色情内容。在向客户正式提供图像识别服务前，会先邀请直播平台用户进行体验测试，收集一些直播平台专属特征数据，比如不同的直播背景、环境光线强度、话题内容等，进行定制化的训练模型，不同的直播平台将获得定制化的专属图像识别服务。其中视频直播内容的审查鉴定可以从以下几个步骤

2017-08-01

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人工智能(Artificial Intelligence)是一个最广泛的概念，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。机器学习(MachineLearning)是实现人工智能的方式，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，使之不断改善自身的性能。深度学习(Deep Learning)是一种机器学习的方法，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层（神经网络）对数据进行高层抽象的算法。人工神经网络是机器学习中的一类算法深度学习就是其中一种神经网络算法。深度学习还有个别名叫(UnsupervisedFeature Learning)顾名思义就是，不要人参与特征的选取过程。深度学习的实质是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。所以“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。 “深度”：通过多隐层感知器，组合底层特征行程跟加抽象的高层表示属性类别或特征，已发现数据的分布式特征。 “学习”：模拟人脑分析学习的神经网络。神经网络是一组大致模仿人类大脑构造设计的算法，用于...

2017-08-01

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