在深度學習之前 充滿日本職人精神的電腦視覺AI

深度學習是電腦視覺的唯一途徑嗎?日本東京上野町的一家麵包店有著與眾不同的結帳系統:顧客將半透明的壓克力托盤放在發光的方形平台上。上方的攝影鏡頭和螢幕,除了照出剛剛挑選的可頌和甜甜圈外,還以不同顏色的鋸齒圓圈勾勒出每個麵包的輪廓,並加註日語名稱和價格。轉瞬之間,這個系統已經自動結完了帳,只等顧客掏錢。

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看不見的細節──對抗樣本

對抗樣本泛指那些會誤導分類器的輸入,通常是一張帶有雜訊的圖片,透過神經網路進行圖像辨識卻得出錯誤的分類結果,最早於2014年由Christian Szegedy等人注意到這樣的現象。一直以來,眾人對於對抗樣本存在的原因莫衷一是;MIT研究員Andrew Ilyas等人則認為對抗樣本其實可以被視為資料本身的一種特徵,反映圖片中那些不為人類察覺的細微區別。

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台灣蛾類顏色多樣性的人工智慧分析

人類的生存和地球生態息息相關,若是希望人類與地球的生物圈能夠共榮共存,必定要了解生物與環境之間的關係,這也是每個生物學家努力的目標。傳統的生物研究可能有其限制,中央研究院生物多樣性研究中心副研究員沈聖峰則引入人工智慧技術,嘗試從新的觀點來看問題。

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