Как мы учим компьютеры понимать изображения. Fei-Fei Li - видеоролик
Изучайте английский язык с помощью параллельных субтитров ролика "Как мы учим компьютеры понимать изображения".
Метод интервальных повторений для пополнения словарного запаса английских слов. Встроенный словарь.
Всего 827 книг и 2706 познавательных видеороликов в бесплатном доступе.
страница 2 из 3 ←предыдущая следующая→ ...
00:02:50
by converting lights into
a two-dimensional array of numbers
преобразовывая свет
в двухмерную числовую последовательность,
known as pixels,
известную как «пиксели».
but these are just lifeless numbers.
Но это просто числа.
They do not carry meaning in themselves.
Они не несут в себе никакого смысла.
Just like to hear is not
the same as to listen,
Так же, как «слышать» —
не то же самое, что «слушать»,
00:03:05
to take pictures is not
the same as to see,
«делать» фотографии — не то же самое,
что «видеть» их,
and by seeing,
we really mean understanding.
а под «видеть», конечно же,
имеется в виду «понимать».
In fact, it took Mother Nature
540 million years of hard work
Природе пришлось усердно трудиться
в течение 540 миллионов лет,
to do this task,
чтобы решить эту задачу,
and much of that effort
и многие из этих усилий
были направлены
00:03:24
went into developing the visual
processing apparatus of our brains,
на создание аппарата обработки
визуальных данных в нашем мозге,
not the eyes themselves.
а не глаз как таковых.
So vision begins with the eyes,
Зрение начинается с глаз,
but it truly takes place in the brain.
но фактически происходит в мозге.
So for 15 years now, starting
from my Ph.D. at Caltech
В течение вот уже 15 лет, начиная
с аспирантуры в Калтехе,
00:03:44
and then leading Stanford's Vision Lab,
а затем возглавляя стэнфордскую
лабораторию зрения,
I've been working with my mentors,
collaborators and students
я работаю вместе с наставниками,
коллегами и студентами,
to teach computers to see.
обучая компьютеры видеть.
Our research field is called
computer vision and machine learning.
Сфера наших исследований —
машинное зрение и обучение машин.
It's part of the general field
of artificial intelligence.
Это часть области под названием
искусственный интеллект.
00:04:04
So ultimately, we want to teach
the machines to see just like we do:
Наша главная задача — научить
машины видеть, так как это можем мы:
naming objects, identifying people,
inferring 3D geometry of things,
называть объекты, узнавать людей,
использовать трёхмерную геометрию вещей,
understanding relations, emotions,
actions and intentions.
понимать отношения, эмоции,
действия и намерения.
You and I weave together entire stories
of people, places and things
Мы можем создавать целые истории
о людях, местах, вещах —
the moment we lay our gaze on them.
стоит нам только на них взглянуть.
00:04:29
The first step towards this goal
is to teach a computer to see objects,
Первый шаг к этой цели —
научить машины видеть объекты,
the building block of the visual world.
стандартные элементы визуального мира.
In its simplest terms,
imagine this teaching process
Простыми словами, процесс обучения —
as showing the computers
some training images
это демонстрация компьютеру некоторых
обучающих изображений
of a particular object, let's say cats,
определённых объектов, например, кошек,
00:04:49
and designing a model that learns
from these training images.
и разработка модели, которая обучается
на основе данных изображений.
How hard can this be?
Насколько это может быть сложным?
After all, a cat is just
a collection of shapes and colors,
Кошка — это просто
набор очертаний и цветов,
and this is what we did
in the early days of object modeling.
и именно этим мы занимались на заре
моделирования объектов.
We'd tell the computer algorithm
in a mathematical language
Посредством математического алгоритма
мы сообщали компьютеру,
00:05:08
that a cat has a round face,
a chubby body,
что у кошки круглая морда,
пухленькое тело,
two pointy ears, and a long tail,
два острых уха и длинный хвост,
and that looked all fine.
и этого было достаточно.
But what about this cat?
А как насчёт этого кота?
(Laughter)
(Смех)
00:05:19
It's all curled up.
Он изогнут непонятно как.
Now you have to add another shape
and viewpoint to the object model.
Нужно добавить ещё одну форму
и точку обзора в модель.
Для просмотра параллельного текста полностью залогиньтесь или зарегистрируйтесь
основано на 1 оценках:
5 из 5
1