深度學習

       

Adobe 訓練 AI 來 抓包 PS 過的照片 (照騙哪裡逃!)

AI 能在修圖做的事情,相信 Adobe 應該都早已透過自家的 AI Sensei 研究透徹。不過趁這次的 CVPR 電腦視覺論壇的機會,該公司又端出了一個「反偵察」的應用方式,透過機器學習來訓練 AI 偵測出曾 PS 過的照片 。雖說現階段這個仍處於開發中的功能並沒有具體的應用名稱,不過日後應該可以用來對可能的偽造影像進行驗證。

AI 超級慢動作 !NVIDIA 用深度學習來加強慢動作補幀的自然表現

似乎只要牽扯到如何「更自然」,就會是深度學習的新發揮空間。針對 AI 與深度學習的應用,NVIDIA 又端出了一個新的應用範例。透過機器學習加上人工智慧(當然還有 NVIDIA Tesla V100 顯示晶片)的威能,該公司將以往很容易因為慢動作補幀技術的畫面不自然問題,透過 AI 技術有了很大改善。得到的就是看起來似乎與真正用專業級高格率攝影機所拍出的慢動作一樣的帥氣 AI 超級慢動作 影像。

透過無線訊號, AI 可以感應牆後的你(大驚)

透過無線訊號可以穿透的特性,來分析感知障礙物後面的物體雖說並非什麼太新的技術。不過 MIT 最今發表的 RF-Pose 技術,則是利用了近年蓬勃發展的 AI 技術,來進一步快速分析並且建模(如下圖,有點像火柴人 XD),達成隔牆感應人類動態的成果。

Google 利用人工智慧深度學習,實現在嘈雜環境中將目標音軌獨立

人類是一種相當特殊的生物,獨特的感官能夠針對環境做出相當多精密的調適,包括視覺的白平衡,以及在嘈雜環境中的指向性收音能力;能夠在混亂嘈雜環境中聆聽到眼前人物的聲音的能力有個專有名詞,稱為雞尾酒會效應,這項能力對人類來說是稀鬆平常,不過對機器來說卻相當困難,然而 Google 的研究員藉由深度學習所開發的 Looking to Listen ,成功的將複雜環境中視線指定人物的說話聲隔離出來。