Ученые из T-Bank AI Research в сотрудничестве со студентами Университета МИСИС и МФТИ представили новый метод, который значительно повышает точность распознавания ранее неизвестных объектов на фотографиях. Метод, названный SDDE (Saliency-Diversified Deep Ensembles), снижает риск ошибок при анализе изображений более чем на 20%, что уменьшает необходимость ручной перепроверки решений.
Открытие было продемонстрировано на Международной конференции по обработке изображений (IEEE ICIP) в Абу-Даби в конце октября 2024 года. Новый метод имеет потенциал для применения в таких областях, как беспилотные транспортные средства и медицинская диагностика, где критически важно точно различать неопознанные элементы.
SDDE использует карты внимания, позволяя моделям фокусироваться на различных аспектах данных, что увеличивает разнообразие оценок и общую точность. Это решение помогает нейронным сетям лучше справляться с незнакомыми входными данными, что особенно важно в критически важных областях, таких как автономное вождение и медицина.
Метод основан на ансамблировании моделей, где каждая модель обучается обращать внимание на разные части изображения, что способствует более эффективному распознаванию ранее не встречавшихся данных. Исследователи уверены, что этот подход улучшит надежность идентификации объектов и расширит возможности применения ИИ.
Источник изображений
- телефон: Автор: Freepik
Понравилась новость? Добавьте в избранное Дзен Новости, присоединяйтесь к нашим сообществам Вконтакте и Одноклассники и нашему Telegram-каналу.