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Ten years ago, researchers thought that getting a computer to tell the difference between a cat and a dog would be almost impossible. Today, computer vision systems do it with greater than 99 percent accuracy. How? Joseph Redmon works on the YOLO (You Only Look Once) system, an open-source method of object detection that can identify objects in images and video -- from zebras to stop signs -- with lightning-quick speed. In a remarkable live demo, Redmon shows off this important step forward for applications like self-driving cars, robotics and even cancer detection. Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

Ten years ago, researchers thought that getting a computer to tell the difference between a cat and a dog would be almost impossible. Today, computer vision systems do it with greater than 99 percent accuracy. How? Joseph Redmon works on the YOLO (You Only Look Once) system, an open-source method of object detection that can identify objects in images and video -- from zebras to stop signs -- with lightning-quick speed. In a remarkable live demo, Redmon shows off this important step forward for applications like self-driving cars, robotics and even cancer detection.

Vor zehn Jahren dachten Forscher, es wäre fast unmöglich, einen Computer dazu zu bringen, den Unterschied zwischen einer Katze und einem Hund zu begreifen. Heute erkennen die Systeme des Maschinellen Sehens diesen Unterschied mit einer Genauigkeit von mehr als 99%. Wie geht das? Joseph Redmon arbeitet an YOLO (You Only Look Once), einem Open-Source-System zur Objekterkennung. YOLO kann blitzschnell Objekte in Bildern und Videos identifizieren - vom Zebra bis zum Stoppschild. In einer bemerkenswerten Live-Demonstration zeigt Redmon, welch großer Schritt gemacht wurde in Richtung von Anwendungen wie selbstfahrenden Autos, Robotik und sogar der Erkennung von Krebs.

10年前には研究者達はコンピューターで猫と犬を見分けるのはほとんど無理だと思っていました。今日では、コンピュータービジョンシステムにより99%以上の精度で行えるようになっています。どうやってでしょうか？ ジョセフ・レドモンはオープンソースの物体検出システム YOLO (You Only Look Once) に取り組んでいて、シマウマから一時停止の標識まで、映像や画像の中の物体を瞬時に識別できるようにしています。この目を見張るようなデモで、レドモンは自動運転車やロボットやガンの検出といった応用に向けた重要なステップを披露しています。

Hace diez años los investigadores pensaban que inventar una computadora que distinguiera un gato de un perro sería casi imposible. Hoy en día los sistemas de visión artificial lo hacen con una precisión superior al 99 %. ¿Cómo? Joseph Redmon trabaja en el sistema YOLO (You Only Look Once), un método de detección de objetos de código abierto que puede identificar objetos en imágenes y video, desde cebras hasta señales de stop, a una gran velocidad. En una demostración en vivo memorable, Redmon muestra este importante avance con aplicaciones en la autoconducción de autos, robótica e incluso en la detección del cáncer.

Há dez anos, os pesquisadores achavam que fazer um computador distinguir um gato de um cachorro seria quase impossível. Hoje, os sistemas de visão computacional fazem isso com uma precisão superior a 99%. Como? Joseph Redmon trabalha com o sistema YOLO (You Only Look Once), um método de código aberto para detecção de objetos que pode identificar objetos em imagens e vídeos - de zebras a sinais de PARE - com velocidade extremamente rápida. Em uma extraordinária demonstração ao vivo, Redmon mostra este importante passo adiante para aplicações como carros autodirigíveis, robótica e até detecção de câncer.

Il y a dix ans de cela, les chercheurs en vision artificielle pensaient que demander à un ordinateur de différencier un chat et un chien relevait presque de l'impossible, et ce malgré les nets progrès réalisés en intelligence artificielle. Nous y parvenons dorénavant avec une fiabilité supérieure à 99 %. Comment ? Joseph Redmon développe le système YOLO (You Only Look Once), une méthode open source de détection d'objets capable d'identifier des objets sur des images et des vidéos, qu'il s'agisse d'un panneau stop ou d'un zèbre, à la vitesse de la lumière. Avec cette brillante démonstration en direct, Redmon met en lumière cette avancée d'importance pour des applications telles les voitures autoguidées, la robotique et même la détection de cancers.