ImageNet大型視覺識別挑戰(zhàn)賽购桑，是一項為那些試圖開發(fā)視覺機(jī)器人的科學(xué)家舉辦的年度比賽台囱。參賽者必須針對那些具有特定圖像的物體開發(fā)出相應(yīng)的算法扑庞，而這個比賽很好的證明了這一趨勢譬重。

到目前為止，無法識別圖像的計算機(jī)很難對數(shù)以百萬計的圖像進(jìn)行解析和提取罐氨。但自2012年以來臀规，參加這個挑戰(zhàn)賽的人數(shù)在逐年增加消恍，并且很有可能在近幾年超過我們現(xiàn)有的這一部分。

那么以现，2012年發(fā)生了什么改變狠怨？一個來自加拿大多倫多大學(xué)的團(tuán)隊提出了一個叫做“監(jiān)督”的算法，可以通過深卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將圖像劃分為1,000個獨立的類邑遏。

發(fā)明于1980年代初的深卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)秫玉，由多層排列的人工神經(jīng)元組成，它們反映出了人類大腦處理視覺的方法路旬。隨著摩爾定律推動著計算機(jī)技術(shù)越來越強(qiáng)大耀到，這些網(wǎng)絡(luò)能夠更好的模仿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實際運(yùn)作方式。

如今的深卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加強(qiáng)大哑回。今年ImageNet挑戰(zhàn)賽的贏家是GoogLeNet莲吐，來自谷歌的工程師團(tuán)隊發(fā)明的算法只有6.65%的錯誤率，在相同任務(wù)中已經(jīng)接近人類的錯誤率伊哮。

隨著視覺網(wǎng)絡(luò)成為互聯(lián)網(wǎng)越來越重要的一部分稠眠，我們正看到圖像學(xué)習(xí)的使用率在增加。Pinterest收購了VisualGraph问嬉，這是一家致力于機(jī)器視覺的企業(yè)碱暗，可以將圖片中的衣服和手袋提取并分類。

來自谷歌GoogLeNet項目團(tuán)隊的工程師Christian Szegedy炮姑，對于機(jī)器視覺的技術(shù)應(yīng)用杖户，可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過我們?nèi)祟愂褂醚劬Φ姆绞健Ｋ麑懙溃?/p>

這些技術(shù)的進(jìn)步將是我們更好的理解圖像检痰，這些進(jìn)展也直接的將谷歌的產(chǎn)品包归，例如照片搜索，圖片搜索铅歼，YouTube公壤，汽車自動駕駛，以及任何需要圖像識別的地方谭贪。

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