leiphone Travis
近日，谷歌通過官方博客，介紹了圖像辨識領域取得的一些重大進展。這個辨識技術最早是在Image
Net電腦視覺挑戰比賽（ILSVRC）上展示。Image Net視覺辨識挑戰每年舉辦一次，旨在發現更好的圖像技術，尤其是物體辨識和鎖定這兩方面。目前主要的參賽者來自於學術機構和實驗室。
在今年的比賽裡面，隸屬於Google的GoogLeNet團隊刷新了“分類和偵測”記錄，其精度比去年的記錄提升了兩倍。目前他們已經把這個項目公開，希望能夠邀請更多人來參與其中，借此來加速專案的發展。
這個挑戰遵循三個步驟：分類、分類並鎖定以及偵測。分類主要是測試所選用的演算法是否可以正確的給圖片中的物體貼上相應的標籤。分類並鎖定主要是測試演算法在圖像識別和鎖定潛在物體上的能力。偵測和第二個步驟比較類似，但是這個環節會使用更加苛刻的評估標準，所使用的圖像包含了很多非常細小的物體。在偵測環節中，性能優越的圖像辨識技術是可以在複雜場景中精準鎖定和辨識物體的。
Google的物體辨識圖像技術涉及到神經網路技術和深度學習技術。該系統在無需龐大計算資源支撐的背景下，能夠對識別物體的標準進行優化和微調，並最終辨識出物體。從谷歌發佈的照片中我們可以看出，目前這項技術可以辨識出我們常見的物體，比如寵物貓、雞蛋、香蕉、橘子、電視機、顯示器、書架等。
這個技術目前還處於早期研發階段，隨著這個技術的進步與成熟，我們將可以用上更好的圖像辨識技術。這個技術也可以直接對接到Google旗下的一些產品和服務，例如圖片搜索、YouTube、自動駕駛技術以及有必要使用圖像辨識技術的領域。
via googleresearch
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