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照片欲靜而 AI 不止,MIT 黑科技讓圖像秒變小視頻

本文作者: no name 2016-09-14 09:53
導(dǎo)語(yǔ):你有想過(guò)嗎?給你展示任何一張照片的時(shí)候,你看到的也許不僅僅是靜止的圖像,而是一段靈動(dòng)的“小視頻”。

你有想過(guò)嗎?給你展示任何一張照片的時(shí)候,你看到的也許不僅僅是靜止的圖像,而是一段靈動(dòng)的“小視頻”。如今,在機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下,可以根據(jù)靜止的照片,預(yù)測(cè)到接下來(lái)的一連串動(dòng)作,準(zhǔn)確率還相當(dāng)?shù)母摺?/p>

無(wú)論是美女騎車(chē)、狗接飛盤(pán),還是有人突然的跌倒等等,想象出這些連續(xù)的動(dòng)作是我們最基本的技能之一,我們無(wú)需考慮用于預(yù)測(cè)的大量信息,比如重力、慣性和跌倒的本能反應(yīng)等。那么,要讓電腦學(xué)會(huì)這種預(yù)判的能力無(wú)疑是機(jī)器視覺(jué)中的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

來(lái)自麻省理工學(xué)院的研究人員正在努力解決這個(gè)難題,他們已經(jīng)展示出了一系列非常令人印象深刻的結(jié)果。通過(guò)使用專(zhuān)門(mén)訓(xùn)練過(guò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將圖像轉(zhuǎn)化為視頻,并由計(jì)算機(jī)預(yù)測(cè)接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么。但是,他們的模型仍然有很多局限性,視頻通常只有幾秒鐘長(zhǎng),文件很小,而且圖像經(jīng)常很混亂。但這仍然是機(jī)器想象力方面一次令人印象深刻的創(chuàng)舉,計(jì)算機(jī)在像人一樣理解世界的道路上又前進(jìn)了一步。

訓(xùn)練這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用了超過(guò) 200 萬(wàn)個(gè)從 Flickr 下載的視頻片段。所有場(chǎng)景被分為四種類(lèi)型:高爾夫球場(chǎng)、海灘、火車(chē)站和醫(yī)院。這組連續(xù)鏡頭的畫(huà)面很穩(wěn)定,消除了相機(jī)抖動(dòng)。通過(guò)這些數(shù)據(jù),團(tuán)隊(duì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅能夠產(chǎn)生類(lèi)似這些場(chǎng)景的短視頻,也能根據(jù)一個(gè)靜止圖像產(chǎn)生連續(xù)的畫(huà)面。這實(shí)質(zhì)上是預(yù)判了接下來(lái)會(huì)發(fā)生的動(dòng)作,但目前的效果還很有限,只能推測(cè)像素的變化,而不是基于整個(gè)場(chǎng)景的理解。

下面是效果圖:

照片欲靜而 AI 不止,MIT 黑科技讓圖像秒變小視頻

這里,我們可以看到實(shí)現(xiàn)后的效果,例如在海灘上,你可以看到波浪的起伏;在火車(chē)站,預(yù)測(cè)模型會(huì)預(yù)判火車(chē)行駛。然而,當(dāng)要求預(yù)測(cè)某人如何穿過(guò)高爾夫球場(chǎng)時(shí),結(jié)果看起來(lái)有些失真,圖像也很模糊。

研究人員提到計(jì)算機(jī)的預(yù)測(cè)往往并不符合正常邏輯,但至少其對(duì)運(yùn)動(dòng)軌跡的判斷是合理的。

機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在相關(guān)領(lǐng)域已經(jīng)取得了許多進(jìn)展,包括預(yù)測(cè)握手和擁抱等行為,甚至能夠生成匹配視頻的音頻。Facebook 的 AI 部門(mén)負(fù)責(zé)人 Yann LeCun 在去年的一次采訪(fǎng)中提到了這個(gè)話(huà)題,表示預(yù)判運(yùn)動(dòng)軌跡是開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)計(jì)算機(jī)的重要一環(huán)。但是,要做到真正理解視頻或圖像,及其接下來(lái)可能發(fā)生的動(dòng)作,還需要花費(fèi)研究人員更多的精力。

“假如你正在看希區(qū)柯克的電影,這時(shí)我問(wèn),‘從現(xiàn)在開(kāi)始的15分鐘后,電影情節(jié)會(huì)發(fā)展成什么樣子呢?’你此時(shí)就必須設(shè)法預(yù)判出兇手是誰(shuí)?!?/p>

LeCun說(shuō):“要完全解決這個(gè)問(wèn)題,就需要了解這個(gè)世界和人性,這才是真正的樂(lè)趣所在?!?/p>

人工智能在預(yù)測(cè)方面的能力已經(jīng)越來(lái)越強(qiáng),但要想做到更加準(zhǔn)確、自然、符合實(shí)際的效果,還需要更加完善的模型。研究人員也許需要考慮更多的因素,建立更加復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用更多的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型。只有這樣,才有可能通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),真正實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像中的連續(xù)動(dòng)作進(jìn)行提前預(yù)判。

via the verge

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