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李飞飞等人的新研究可能让人工智能真的不需要人了

时间:2019-01-18 作者: 来源:中国机器人网

你可能听说过，在河南的农村里，在非洲的城市中，每一个你想象不到的地方，有着大量的数据标注员。　　他们手动在
　　人工智能发展迅速，大大小小的互联网科技公司相继开展研究，投入商用。然而训练一个可用的AI，需要大量准确标记好的图片、
　　在“AI自动设计AI”这件事上，Auto-DeepLab有几个比较重要的新尝试。　　首先，神经架构搜索NAS技术是AI领域的新兴物种，主要用于简单的图片分类。而在这篇论文里，研究者首次尝试将NAS投入到高密度的图片预测任务上(也就是对更复杂的高分辨率图片进行语义分割，比如Cityscapes城市街景数据集、PASCAL VOC 2012和ADE20K等数据集)。　　其次，在计算机视觉领域内的神经网络架构，通常分为内层、外层的两级架构，自动化的神经架构设计往往只能设计内层，外层仍需要人来设计和手调。而Auto-DeepLab是第一个让AI掌握外层设计和调参能力，并在图像语义分割任务上得到优异结果的尝试。　　“图像语义分割”六个字听上去有点拗口，其实很好理解：对于一张图划分几个类别，然后将所有的像素点归类。　　比如下面这张图，可以简单分为三类。图像语义分割的任务，就是判断每一个像素点属于人、自行车，还是背景。

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