強化電腦影像辨識 - 科學Online

近來，「卷積神經網絡」（Covolutional Neural Network，CNN）這種深度學習方法的進展，成為新的關鍵。

動物影像為例，人類可輕易分辨出貓和狗，而透過CNN ... Saturday18thDecember2021 18-Dec-2021 人工智慧 化學 物理 數學 生命科學 生命科學文章 植物圖鑑 地球科學 環境能源 科學繪圖 高瞻專區 第一期高瞻計畫 第二期高瞻計畫 第三期高瞻計畫 綠色奇蹟－中等學校探究課程發展計畫 關於我們 網站主選單 強化電腦影像辨識 撰文／ApurvMishra｜譯者／宋宜真 轉載自《科學人》2018年1月第191期 深度學習增進電腦視覺進展，正改變醫藥和安全領域。

過去30年，電腦視覺科技的發展一直不太順利，即使是準確辨識照片的人臉中這種普通任務都遭遇困難。

不過，近來「深度學習」（DeepLearning，人工智慧的新領域）技術有了突破性進展，電腦終於能像人類一樣辨識許多種類的影像，成效甚至更好。

相關領域的公司也已經把這項科技應用在販售的產品上，未來有望取代或協助目前以人工進行的許多工作，例如駕駛卡車，或是識別醫療上用來診斷病情的掃描影像。

近來，「卷積神經網絡」（CovolutionalNeuralNetwork，CNN）這種深度學習方法的進展，成為新的關鍵。

動物影像為例，人類可輕易分辨出貓和狗，而透過CNN，機器能比人類更精準辨識出特定品種。

突破關鍵在於，針對影像中細微，顯著的特徵，CNN的學習和推論能力比人類還強。

CNN不需透過編寫程式去辨識影像中的特徵，例如動物耳朵的形狀和大小，而是能自行偵測上述特徵。

舉例來說，科學家訓練CNN分辨英格蘭和威爾斯的史賓格犬，會先提供CNN數千張動物影像以及這兩個品種的範例影像。

接著，CNN就像大多數深度學習網路一樣，逐層進行辨識。

在較低層次，CNN會從影像中學習到簡單的特徵與形狀。

在較高層次，則學習到複雜或抽象的概念，以動物影像為例，就是耳朵、尾巴、舌頭、毛髮結構等外觀細節。

CNN一旦經過訓練，就能輕易判斷新的動物影像是否具備某個品種的特徵。

CNN技術有賴圖形處理器（GPU）和平行處理技術這10年的長足進展。

同時，CNN廣納接受網路上暴增的數位影像，網路世界也為影像辨識領域帶來深遠的改變。

以深度學習為基礎的電腦視覺系統已應用在各領域。

這項科技強化了汽車辨識行人的能力，自動駕駛汽車變得更安全。

CNN也讓保全監控系統識別群眾行為，提升公共場所和機場的安全。

在農業方面，深度學習能應用在預測作物收成、監控水位並協助偵測作物病蟲害以防止擴散。

電腦視覺的深度學習也大舉進入醫藥領域，以利專家解釋掃描影像和病理切片，並為缺乏影像判讀專業人士的地區提供關鍵資訊，包括篩選、診斷、監控疾病進程或治療成效。

舉例來說，2017年美國食品及藥物管理局（FDA）通過由新創公司亞特瑞斯（Arterys）所開發針對心臟血流量影像的深度學習方式，目的是協助診斷心臟疾病。

同年，史丹佛大學的杜倫（SebastianThrun）等人在《自然》期刊發表了一種為皮膚癌分類的系統，辨識能力可媲美真正的皮膚科醫生。

研究人員表示，這種程式可以安裝在智慧型手機，讓全世界的病患都能「以低價獲取重要的醫療診斷」 。

這套深度學習系統也往其他醫療領域發展，例如糖尿病視網膜病變（導致失明）、中風、骨折以及阿茲海默症。

(本文由教育部補助「AI報報─AI科普推廣計畫」取得網路轉載授權) Tags:CNN,卷積神經網路,智慧農業,皮膚癌,精準醫療 前一篇文章下一篇文章 您或許對這些文章有興趣 在Clubhouse開房間語音社群媒體的魅力與哀愁 通往專家心智之路(2/3) 手語辨識─聽障人士也能使用的家庭智慧助理 強化學習模型的診斷工具──bsuite 通往專家心智之路(3/3) 自駕車的未來 重現滅絕物種的步伐 堅持走AI這條路──智慧行銷與新「企」機 發表迴響Cancelcommentreply 你的電子郵件位址並不會被公開。

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