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编辑: admin 来源: 时间: 2018-5-23 10:50:33

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如今,很多研究员坚信,飞速发展的技术能很快实现让计算机能像人类一样完全理解人类自己的语言。而这个场景正如微软向大家所描绘的个人计算未来图景相呼应。例如微软在Windows 10中提供的智能个人助理Cortana(微软小娜),或者是Skype Translator实时语音翻译技术,还有今年Build开发者大会上推出的包含语言及语音在内的一系列智能API服务——微软认知服务(Microsoft cognitive services)。

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,华盛顿大学计算机科学与工程副教授、研究小组成员之一Luis Henrique Ceze说,近几年生物科技产业在DNA合成(编码)与测序(解码)技术上有了长足的进步。尽管如此,要让DNA存储成为一项稳定可行的技术,团队还有很多工作要做。

为了解决这个难题,TUMCremers团队在另一篇论文中讨论了如何生成足够且靠谱的训练数据用以训练深度估计网络:A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation, Nikolaus Mayer, Eddy Ilg, Philip H?usser, Philipp Fischer,Daniel Cremers, Alexey Dosovitskiy, Thomas Brox。该论文使用开源的3D Creation Suite Blender渲染出一系列带有复杂运动模式的物体的双目图片,由于渲染过程是从3D到2D且物体及场景的三维模型已知,生成ground truth的深度图变得非常容易。生成的训练数据集中包含35,000对训练样本,训练得到的深度估计网络在KITTI上的排名也比较靠前,但离第一名传统方法Displet仍有相当一段距离。这里值得一提的是,虽然该网络使用人工合成的数据集进行训练,它在真实数据集上似乎具有良好的泛化能力。随着训练数据的不断完善,深度网络在几个重要的低层视觉问题上是否会超越以及如何超越传统方法,又或者能给传统解法带来什么样的启发,我们拭目以待。

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