雖然正確識別的也不少，Samin Winiger挑選出了一些“失敗”案例，稱它們?yōu)?ldquo;計算出來的搞笑作品 ”。他希望在博大家一笑的同時，以這種幽默讓人們關注人工智能。Winiger采用了Google和斯坦福開發(fā)的NeuralTalk開源模型。
一起來看看這些計算出來的幽默吧!
1、床上有位女士，身邊擺著個筆記本”：我讀書少，你不要嚇我好吧……
2、“一位穿西裝打領帶的男士拿著一部手機”：能腦補出人家打領帶也就算了，說好的手機呢?
3、“某男在斜坡上滑滑板”：風馬牛不相及的一張。
4、“某男騎馬沿著一條土路走”：這……fine，我覺得還是搭點邊的。
5、“廁所里，一只坐在馬桶上的貓”：這是貓……貓……貓……
6、“白色餐盤上有一塊蛋糕”：蛋糕是連盤子被你一并吃了嗎???
別光顧著笑人家，NeuralTalk的準確度還是很高的。人工智能背后隱藏了復雜的算法，Google的物體識別圖像技術涉及到神經(jīng)網(wǎng)絡技術和深度學習技術。該系統(tǒng)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(yōu)化和微調，并最終識別出物體。隨著技術的不斷優(yōu)化，我們或將用上更棒的圖像識別技術。
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