En moyenne, les humains sont capables de reconnaître des choses en images, avec un taux d’erreur de l’ordre de 5,1% selon une étude récente.
Un nouveau système de vision par ordinateur de Microsoft Research vient de battre les humains en reconnaissance d’objet sur des images. Le nouveau système de reconnaissance d’image, a réussi à atteindre un taux légèrement meilleur que celui de ses créateurs avec 4,94% d’erreur.
L’équipe de Pékin a obtenu ce résultat en utilisant un algorithme d’affinement spectral Parametrique linéaires Rectifié unitaires. La machine s’est entraînée avec 1,2 millions d’images de formation, 50 000 images de validation et 100 000 images de test . Vous pouvez lire un article sur le blog de l’équipe.
