【AI版摩尔定律】10张图盘点计算机视觉、语音和文本理解里程碑-低调大师

【AI版摩尔定律】10张图盘点计算机视觉、语音和文本理解里程碑

2017-08-30 589

现在的AI发展到什么水平了？我们总说“超越人类水平”，有没有一个量化的标准，来让我们理性的认识AI发展水平，刺破火热AI的迷雾？电子前沿基金会 EFF正在致力于这一方向研究。从近期微软宣布语音识别错误率降至5.1%，与人类水平相当谈起，这篇文章将介绍目前AI领域最为知名的发展水平衡量标准，涉及计算机视觉、文本理解、语音识别、翻译、游戏等多个方向。包括ImageNet、CIFAR-10、COCO等多个近年来受到广泛关注的数据集以及取得最好成绩的模型的介绍。

微软上周宣布，在语音转文字上，他们的软件取得了新的突破。在一个标准的电话语音通话数据库中，微软的系统的识别错误率为：每20个单词只有1个错误，这与人类的水平相当。

在一系列被人们认为是能证明人工智能的进步正在逐步加速，将大大促进经济增长的证据中，这一结果是最新的一例。

一些软件已经被证

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北大团队研发“车脸”识别系统，不看车牌看外观特征实现精确识别

北京大学信息科学技术学院田永鸿等三名研究人员研发了根据汽车外观特征，而非扫描车牌号来精确识别摄像头拍摄的车辆的新技术。研究人员称该项技术也能用于人脸识别和行人检测，能为侦破盗窃车辆等案件提供帮助。论文：https://arxiv.org/pdf/1708.02386.pdf 据《参考消息》8月30日引西媒报道，北京大学信息科学技术学院田永鸿等三名研究人员研发了根据汽车外观特征精确识别摄像头拍摄的车辆的新技术。该系统不再依靠扫描车牌号，而是基于对车辆外观特征的记录和分析，如轮廓线条、碰撞损伤或漆面刮痕等，依据这些特征数据搜索出机动车的型号和注册信息。研究人员将这一多任务学习框架命名为“Repression Network (RepNet)”，识别车辆依据的指标分为两类，一类是车辆外观的“一般细节”，如颜色、品牌、型号等；另一类是车辆的

2017-08-31

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2017-08-31

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