台灣跨校團隊研發新型類神經網路HarDNet 強化影像辨識

台灣跨校團隊研發新型類神經網路HarDNet,猶如升級版引擎,可以加速人工智慧運算,不僅提升影像辨識效率,有望應用在自駕車與安全防護領域,這項技術今年參加電腦視覺競賽,也獲得國際大獎肯定。

近年深度學習技術在影像辨識、物件識別、特徵診斷與語音處理上展現驚人成果,為了讓這項應用普及,其中關鍵在於開發高效率半導體技術。

科技部今天舉行研究成果記者會,清大資訊工程系講座教授林永隆團隊執行科技部「半導體射月計畫」感知運算與AI人工智慧晶片專案,團隊成員包括清大、交大、中原大學6位教授帶領共30位研究成員,2年半期間研發出新型類神經網路HarDNet,比起知名的ResNe雙效威而鋼心得t,HarDNet只要2/3運算時間就能達到相同準確度。

林永隆解釋,HarDNet不僅很省電,還可強化眾多應用網路,也適用在CPU、GPU等不同運算平台。可以把HarDNet想像成一個通用的引擎,引擎應用面很廣,可以安裝在不同款飛機,就算是同公司的飛機,也可以因為不同等級的飛機在引擎上做細緻調整。

清大資訊工程系系主任王廷基也指導學生,把HarD威而鋼效果Net的應用網路拿來偵測車牌,發現可以對惡意攻擊有較高的免疫力。也就是說,如果把車牌加上其他特殊花紋,其他神經網路模型正確偵測率可能只剩下57%,但是HarDNet正確偵測率仍可達到90%以上。未來也能幫助警方追捕特定車輛時不會出錯。

林永隆指出,HarDNet也可以拿來應用在影像偵測、影像追蹤與影像分割上,包括即時偵測人流與車,幫助自駕車技術辨識畫面中哪塊是道路、哪些是人、哪些是附近車子等。

林永隆表示,交大電子工程系特聘教授黃俊達以及交大資工印度威而鋼ptt系副教授吳凱強也指導學生運用HarDNet技術,參加今年低功率電腦視覺(LPCV)國際競賽,比賽包括辨識速度、辨識精準度都納入考量,也獲得銀牌與銅牌佳績。

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