マイクロソフトは、画像認識の課題で競合他社を打ち負かします

Flickrや人気のある検索エンジンからの100,000枚の写真から画像を正しく検出するという課題で、Microsoftは競合他社のGoogle、Intel、Qualcomm、Tencentなどを打ち負かしました。 マイクロソフトは、として知られている方法を使用してこれを達成することができました ディープニューラルネットワーク、これらの画像を認識するようにコンピュータをトレーニングします。

明らかに、この特定の分野の研究者の間ですでに一般的な技術であるマイクロソフトの研究者システムは、以前に使用されたシステムよりも最大5倍深い可能性がある非常に深いニューラルネットワークを使用できるため、より効果的でした。

マイクロソフトがImageNetチャレンジに入力した9つのカテゴリ（分類、ローカリゼーション、検出）のうち、マイクロソフトのチームがそれぞれで3.5位になりました。 Microsoft Common Objects in Contextチャレンジでは、当初はMicrosoftが資金提供していましたが、現在は他の学者が運営しているプロジェクトで、Microsoftチームが画像の検出とセグメンテーションで再びXNUMX位を獲得しました。 マイクロソフトの受賞作品のローカリゼーションエラー率はわずかXNUMX％、分類エラー率はXNUMX％でした。

今年でXNUMX年目を迎えるこのコンテストは、世界中の一流大学や企業の研究者が主催し、研究分野の標準になりつつあります。

このプログラムは音声パターンの認識にも優れており、Skype のリアルタイム翻訳機能の基礎となるソフトウェアです。