MIT科学家创建出STEGO算法 可无需人工监督为像素调配标签

的。例如，COCO-Stuff原始数据集的首页分辨了像西瓜和快餐这样的“饲料”和像玉米片和意大利面这样的“饲料”，STEGO并并未看到太大的区别于。在其他前提，STEGO也亦会对无聊的位图困惑，比如一个西瓜坐在传真无线电上，而无线电被上标为“食品”而不是“制成品”。

未来亦会，研究工作管理人员计划书探索为STEGO给予格外多的可用性，而不仅仅是将屏幕上标为通常数量的一般而言，因为现实世界中都的感官有时显然同时是多个感官（例如“饲料”、“变种”和“水果”）。研究工作管理人员努力这将为插值给予不确定性、关系到和格外抽象思维的紧致。

Hamilton说明：“在制作用以解读潜在复杂原始数据集的通用用以时，我们努力这种类型的插值可以数据处理从位图中都推断出实例的社亦会科学现实生活。在多种不同的课题中都，人工上标的成本过高，或者有机体根本不告诉具体的结构，例如某些动物和天体物理学课题。我们努力未来亦会必需使用较为尤其的原始数据集。由于不只能任何人工首页，我们现在可以开始格外尤其地应用ML用以。”

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