Học sâu rất thú vị bởi vì nó học những đặc điểm phức tạp của hình ảnh.
Và như chúng ta đã thảo luận trước đây.
Chúng có tác động to lớn trong những năm gần đây với rất nhiều
các ứng dụng thị giác máy tính.
Hãy để tôi cho bạn thấy một vài ví dụ.
Trên đầu của slide ở đây là ví dụ về
các biển báo giao thông dựa trên mạng nơ ron.
Đây là dữ liệu của biển báo giao thông của Đức và
ý tưởng là với mỗi hình ảnh, xác định nó là gì.
Chúng có thể đạt 99.5% độ chính xác sử dụng mạng nơ ron,
điều này thật tuyệt vời.
Ở phía dưới đây, bạn thấy một ví dụ đã xuất hiện trong một số tác phẩm của Google về
việc xác định số nhà dựa trên cái được gọi là dữ liệu Street View.
Đây là dữ liệu mà Google sử dụng khi lái xe ô tô và
chụp ảnh tất cả các con đường khắp thế giới.
Và bạn thấy những hình ảnh khá là phức tạp và
chúng có thể đạt 97,8% độ chính xác ở mỗi mức độ.
Đây là những kết quả thú vị.
Nhưng cái mà thay đổi mọi thứ.
Lĩnh vực thú vị thực sự đã xảy ra vào năm 2012.
Trong nhiều năm có một cuộc đua hình ảnh được gọi là ImageNet.
Trong năm 2012, cuộc thi ImageNet gồm 1.2 triệu
hình ảnh từ 1,000 các loại khác nhau.
Và ý tưởng là bạn có thể phân loại hình ảnh.
Nó không chỉ là một con chó, nó là một chú cho săn phải không?
Rất, rất chi tiết.
Có rất nhiều đội tham gia.
Có 3 đội dẫn đầu.
Một đội là OXFORD_VGG, đội này đạt được độ chính xác khá tốt.
Nếu bạn nhìn vào top năm bạn có thể đưa ra dự đoán
trong top năm.
Họ chỉ có khoảng 25% lỗi.
Có một đội tên là ISI làm tốt hơn một chút.
Những đội sử dụng các kỹ thuật truyền thống như là SIFT[1],
phức tạp hơn một chút.
Năm đó có một đội nữa là SuperVision.
Đội đó sử dụng mạng nơ ron và đạt kết quả lớn hơn đối thủ và
sự thể hiện của họ tạo ra rất nhiều hứng thú về việc sử dụng mạng thần kinh.
Trong thị giác máy tính bởi vì nếu họ chỉ sử dụng các đặc tính mã hóa bằng tay,
thì bạn sẽ học chúng một cách tự động.
Mạng nơ ron đó đã giành chiến thắng trong cuộc cạnh tranh với đội SuperVision
được gọi là mạng nơ ron AlexNet và tôi đang chỉ ra ở đây một hình ảnh từ trang của họ,
đó là mạng nơ ron có 8 tầng, 60 triệu thông số và
chỉ có thể thực hiện bởi các thuật toán huấn luyện mới có thể
xử lý nhiều hình ảnh và nhiều thông số,
Việc thực hiện GPU sẽ mở rộng đến các tập dữ liệu lớn.
[NHẠC]