这图片怎么理解图片大全。

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-06-07 17:28 标签： 你烧水我可以理解图片
前几天看到了一个科普性讲解，关于计算机是如何具备“理解图像”的，整理一下。
1、人类4岁孩子能准确认识图片，并用语言描述图片中的各种信息，比如“猫躺在沙发上”“人站在大象旁边”等等，其中有几个关键点：
转为语言描述
2、先来分析一下人类具备此能力的过程
图像的产生：人类通过眼睛生成图像信息
大量的图像信息收集（大数据）：从睁眼看世界开始，就有源源不断的图像信息输入，人眼平均200ms输入一张图像（4岁，自己计算一下），而且这些图像信息绝大多数都是正确的（这点很重要）；
大脑学习（机器学习，模型训练）：图像收集本身也是学习的过程，伴随这语言的输入输出，而且在输入输出错误的情况，会得到家长老师的及时更正（很少有家长会故意教孩子“指鹿为马”）
3、类比计算机，做到“理解图片”，是否有足够的技术和资源
图像的产生：这一点计算机早已做到，数码相机早已到了百万像素级别
大量的图像信息收集（大数据）：大数据的概念越来越火热，对于计算机，丰富的网络资源是捷径，但如何保证数据的质量。美国斯坦福大学的研究室通过“众包”的方式去处理，所谓众包，可以理解为通过互联网，以人工的方式去整理、标注各种数据信息（比如图像），以达到数据的高质量，现在全球性的众包平台比如亚马逊，国内的百度等也在开展次业务（即赚钱，又能得到数据）。此过程的工作量可以用庞大形容，每一种物体的识别，都需要大量的图像支持，比如识别“猫”，需要有全球所有种类猫的图像，还有具备各种姿态，想想都头大。
大脑学习（机器学习，模型训练）：现在业界通用的算法模型是卷积神经网络，算法本身是公开的，很多开源可用，但结合数据调优需要一翻功夫。算法的工作原理用一句通俗的话解释“见得多了，就认识了”。
4、经过上述的过程，计算机基本就具备了“图像识别”的能力，对与复杂场景的理解，还远远不到
比如：图像“一个男孩，坐在桌子旁边，桌子上有蛋糕”，计算机可以通过识别输出这句话，但是想要输出“一个男孩在过生日”就需要更复杂的场景化学习了。
作为科普性讲解，就写这么多，希望这些技术能更快的用到我们的生活中，让我们感受到科幻电影般的神奇。
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