Специалисты из КНР смогли научить нейронную сеть видеть зеркала на демонстрируемых кадрах. Они провели соответствующий эксперимент, показав возможности своего нового алгоритма.
У нынешних нейросетей с зеркалами всегда возникают проблемы, к примеру, они могут исказить данные при измерении глубины резкости на снимке. Поэтому программисты решили создать алгоритм, способный распознавать эти объекты и игнорировать их во время анализа фотографий. Главный недостаток современных алгоритмов является низкая точность работы – китайцы попытались исправить его.
Сотрудники гонконгского университета смогли создать невероятно точную нейронную сеть, однако этого пока недостаточно для ее стабильной работы. По их словам алгоритм нуждается в небольших доработках, над которыми они сейчас и трудятся.