13 июля 2025

eur = 91.50 0.08 (0.09 %)

btc = 117 477.00$ -89.15 (-0.08 %)

eth = 2 936.29$ -25.06 (-0.85 %)

ton = 3.00$ 0.05 (1.62 %)

usd = 77.90 -0.27 (-0.35 %)

eur = 91.50 0.08 (0.09 %)

btc = 117 477.00$ -89.15 (-0.08 %)

Российские учёные разработали самый точный в мире ИИ-метод по обнаружению ранее неизвестных объектов на фото

1 минута на чтение
Изображение — зелёные кубики на чёрном фоне, смещённые ряды создают иллюзию объёма.

GigaChat Max кратко объясняет суть статьи

Ученые лаборатории T-Bank AI Research совместно с учащимися МИСИС и МФТИ разработали метод SDDE (Saliency-Diversified Deep Ensembles), снижающий вероятность ошибок при анализе изображений более чем на 20%. SDDE улучшает точность идентификации объектов за счет использования карт внимания, ориентированных на разные аспекты данных, включая ранее неизвестную информацию. Метод был представлен на международной конференции IEEE ICIP в Абу-Даби и успешно протестирован на известных датасетах CIFAR10, CIFAR100 и ImageNet-1K, показав лучшие результаты по сравнению с аналогичными подходами. SDDE найдет применение в беспилотниках и медицине, где важна высокая точность анализа.

Открытие было сделано учёными из лаборатории исследований ИИ T-Bank AI Research совместно со студентами Университета МИСИС и МФТИ, сообщили «Коду Дурова» в Т-Банке.

Метод получил название SDDE (Saliency-Diversified Deep Ensembles), а его значимой особенностью является то, что он снизил риск ошибки при обработке и анализе изображений более чем на 20%. Это уменьшает необходимость перепроверки и исправления неверных решений человеком.

Учёные уверены, что SDDE будет особенно востребован в сферах, требующих высокой точности анализа, а в перспективе поможет развить сферы беспилотных транспортных средств и медицинской диагностики, где важно различать неопознанные элементы и графические артефакты.

Открытие было представлено на Международной конференции по обработке изображений (IEEE ICIP) в Абу-Даби (ОАЭ) — одной из крупнейших научных конференций, посвященных обработке изображений и видео, а также компьютерному зрению.

SDDE использует карты внимания, фокусирующиеся на разных аспектах данных, что уменьшает схожесть моделей и повышает их общую точность, благодаря чему идентификация объектов становится более надёжной и диверсифицированной.

Изображение содержит фото парусника и блоки карт активации моделей Deep Ensembles, SDDE и Input, показывающие уровень
Глубокие ансамбли используют одинаковые модели для распознавания изображений. В подходе SDDE каждая модель фокусируется на разных аспектах данных, что видно на выделенных зонах — картах внимания. В SDDE карты сильнее различаются, например захватывается фон изображения.

Кроме того, модель учитывает не только наборы данных, которые использовались при обучении нейросети, но и незнакомую ей информацию.

Сообщается, что учёные провели испытания эффективности метода на популярных базах данных (CIFAR10, CIFAR100 и ImageNet-1K), и SDDE продемонстрировал наилучшие результаты по сравнению со схожими алгоритмами, такими как Negative Correlation Learning и Adaptive Diversity Promoting.

Читать первым в Telegram-канале «Код Дурова»

Важные новости коротко — от GigaChat Max 
1-bg-изображение-0
img-content-1-изображение-0

GigaChat Max: коротко о главном

Как изменился Код Дурова вместе с GigaChat Max?

Узнай о всех возможностях в FAQ-статье 
Гендиректор Intel признал: компания проиграла гонку ИИ и больше не входит в топ-10 производителей чипов

GigaChat Max: коротко о главном

Гендиректор Intel признал: компания проиграла гонку ИИ и больше не входит в топ-10 производителей чипов

Полная версия 
Суд в Москве продлил арест экс-главе Binance в СНГ Владимиру Смеркису по делу в крупном мошенничестве

GigaChat Max: коротко о главном

Суд в Москве продлил арест экс-главе Binance в СНГ Владимиру Смеркису по делу в крупном мошенничестве

Полная версия 

Реализовано через GigaChat Max 

Сейчас читают
Новости
Карьера
Блоги 375
Газпромбанк
Сбер
OTP Bank
Т-Банк
X5 Tech
билайн
МТС
Яндекс Практикум
Ozon Tech
Циан

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
и тем, что мы используем cookie-файлы