Nov, 2024

通过知识增强计算机视觉:以鲁密库为案例研究

TL;DR本研究解决了人工神经网络在图像中整合和解释单个组件的不足之处。通过引入显式知识和独立推理组件,该方法在鲁密库游戏的应用中表明,新增的背景知识的价值相当于数据集的三分之二,并将训练时间缩减至原来的一半。这为计算机视觉提供了新的思路和效率提升的可能性。