简化计算机视觉：改进计算机视觉的简单途径

机器学习算法必须先经过训练才能执行特定任务，例如识别医学图像中的癌细胞。 图像分类模型通常通过在大型数据集中显示数百万张图像来训练。

然而，真实图像数据会引起伦理和实际问题。 这些图像可能违反版权法、侵犯隐私权，甚至可能偏向特定种族群体或民族。 研究人员可以使用图像生成软件创建合成数据来避免这些陷阱。 这些技术并不那么有效，因为它们需要专业知识来设计可以产生有用训练数据的图像生成程序。

麻省理工学院和麻省理工学院 IBM Watson 人工智能实验室的研究人员采用了一种新方法。 他们收集了 21,000 个免费的互联网程序，而不是为特定的训练任务创建定制的图像生成程序。 然后，他们使用这组基本图像生成程序来训练计算机视觉模型。

来源和详细信息：
https://techxplore.com/news/2022-11-simpler-path-vision.html