Yapay zeka (AI) araştırma laboratuvarı T-Bank AI Research’ten bilim adamları ve MISIS Üniversitesi ile MIPT öğrencileri, kendi deyimleriyle, yapay zeka kullanarak fotoğraflarda önceden bilinmeyen nesneleri aramak için dünyanın en doğru yöntemini geliştirdiler. Yani sinir ağı, daha önce veritabanına yüklenmemiş nesneleri tanımayı öğrenmiştir. Araştırmacılar, görüntü işleme ve analizde hata riskinin %20’den fazla azaldığını belirtiyor.
Yönteme SDDE (Belirginlik-Çeşitlendirilmiş Derin Topluluklar) adı veriliyor ve yaratıcıları, tanımlanamayan öğeler ile grafik eserler arasında ayrım yapmanın önemli olduğu insansız araçlar ve tıbbi teşhis alanının geliştirilmesine yardımcı olacağına inanıyor. Keşif, BAE’nin Abu Dabi kentinde düzenlenen Uluslararası Görüntü İşleme ve Bilgisayarlı Görme Konferansı’nda (IEEE ICIP) sunuldu.
Bilgisayar görüşünü kullanarak nesne tanımanın verimliliğini artırmak için bilim adamları makine öğrenme yöntemlerini kullanıyor. Örneğin, bir sorunu çözmek için birkaç sinir ağını birleştiren “derin topluluklar” yöntemi. Bu türden önceki gelişmeler, tanınma kalitesini düşüren topluluk homojenliği sorunuyla karşı karşıyaydı.
SDDE yöntemi, verilerin farklı yönlerine odaklanan, modellerin benzerliğini azaltan ve genel doğruluğunu artıran dikkat haritalarını kullanır. Ayrıca model, görüntülerle çalışırken yalnızca eğitiminde kullanılan veri kümelerini değil, aynı zamanda kendisine yabancı olan bilgileri de hesaba katmayı öğrendi. Bilim adamları, SDDE yönteminin benzer algoritmalarla karşılaştırıldığında en iyi sonuçları gösterdiğini iddia ediyor.
