Phát hiện thư rác trong thế giới thực

Các hệ thống robot được điều khiển bằng học sâu bị hạn chế bởi việc thu thập dữ liệu: việc thu thập hàng trăm nghìn hình ảnh cần thiết để đào tạo riêng hệ thống nhận thức là cực kỳ tốn kém. Việc tạo dữ liệu mô phỏng rất rẻ, nhưng mô phỏng khác xa so với thực tế đến mức mọi người thường phải đào tạo lại các mô hình từ đầu khi chuyển sang thế giới vật lý.

Xem thêm: mua tài khoản ChatGPT 4 chính hãng giá rẻ

Chúng tôi đã  chỉ ra ngẫu nhiên miền đó, một ý tưởng hiện có để tạo ra các máy dò được đào tạo trên hình ảnh mô phỏng chuyển sang hình ảnh thực, hoạt động tốt đối với các cảnh lộn xộn. Phương pháp này rất đơn giản: chúng tôi thay đổi ngẫu nhiên màu sắc, kết cấu, điều kiện ánh sáng và cài đặt máy ảnh trong các cảnh mô phỏng. Bộ dữ liệu kết quả đủ biến đổi để cho phép mạng nơ-ron sâu được đào tạo trên đó khái quát hóa thành thực tế.

Máy dò là một mạng lưới thần kinh dựa trên VGG16 kiến trúc dự đoán vị trí 3 chiều chính xác của Spam trong hình ảnh mô phỏng. Mặc dù chỉ được đào tạo trên các cảnh mô phỏng, mạng lưới kết quả có thể phát hiện Spam trong hình ảnh thực, ngay cả khi có các mục "làm nhiễu" chưa từng thấy được sắp xếp theo cấu hình ngẫu nhiên.

Trong tương lai, chúng tôi có kế hoạch mở rộng công việc này để phát hiện lừa đảo và chống lại thư rác có hại.

• Chỉ với vài bước đơn giản mọi người đã có thể sở hữu ngay tài khoản ChatGPT Plus phục vụ cho công việc và học tập