Проблемы нейросеток со счетом это такой же мем как проблемы с количеством пальцев сколько-то поколений сеток назад. Однако сейчас в стандартных задачах сетки на ряд "счетных" вопросов отвечать все же могут. В примерах показано, насколько сильно эти ответы могут быть обоснованы априорным знанием из обучающей выборки, а не самим изображением.
Для оценки этого тестировали вопросы в духе "сколько ног у животного" на картинках с дорисованной лишней ногой или "сколько шахматных фигур на доске" на изображении без одной фигуры. Нейросеть отвечает то же, что и человек при очень беглом взгляде - не то что видит, а то, что знает про животное, про число шахматных фигур и т.д. Объект на изображении действительно идентифицируется, но ответы на счетные вопросы даются уже из общих знаний.
На всякий случай, если кто-то, посмотрев иллюстрацию, уже побежал искать супер-нейросетку GT: это Ground Truth 😁
Проблемы нейросеток со счетом это такой же мем как проблемы с количеством пальцев сколько-то поколений сеток назад. Однако сейчас в стандартных задачах сетки на ряд "счетных" вопросов отвечать все же могут. В примерах показано, насколько сильно эти ответы могут быть обоснованы априорным знанием из обучающей выборки, а не самим изображением.
Для оценки этого тестировали вопросы в духе "сколько ног у животного" на картинках с дорисованной лишней ногой или "сколько шахматных фигур на доске" на изображении без одной фигуры. Нейросеть отвечает то же, что и человек при очень беглом взгляде - не то что видит, а то, что знает про животное, про число шахматных фигур и т.д. Объект на изображении действительно идентифицируется, но ответы на счетные вопросы даются уже из общих знаний.
На всякий случай, если кто-то, посмотрев иллюстрацию, уже побежал искать супер-нейросетку GT: это Ground Truth 😁
