The field of image and video recogn

The field of image and video recognition is quickly progressing, with new technology now allowing for content-based search and classification of digital media. In the past, the accuracy of video recognition doubled every three years, but recent advances employing deep convolutional neural networks have nearly doubled in accuracy in a single year.
At this stage, coarse-grained classifications of concepts or nouns, such as cars, sunsets and
sunrises, mountains, and indoor scenes, can be recognized. It’s also possible to recognize finegrained classifications such as German shepherds, Afghan hounds, terriers, or spaniels. It
has even become possible to recognize events in videos, such as a person changing a car tire, a
person cleaning an appliance, or a couple at a wedding ceremony.

結果 (繁體中文) 2:

圖像和視頻識別領域正在迅速進展，用新技術現在允許基於內容的搜索和數字媒體的分類。在過去，視頻識別的準確性一倍每三年，但採用深卷積神經網絡的最新進展，在一個單一的一年精度幾乎翻了一倍。
在這個階段，概念或名詞粗粒度的分類，如汽車，日落和
日出，高山和室內場景，可以被識別。它也可以識別細粒度的分類，如德國牧羊犬，阿富汗獵犬，獵犬，獵犬或。它
甚至已成為可能識別視頻事件，如換輪胎，一個人
在婚禮儀式的人清洗的器具，或一對夫婦。

結果 (繁體中文) 3:

影像和視頻識別領域正在迅速發展，新的科技，現在允許基於內容的蒐索和分類的數字媒體。在過去，視頻識別的準確性每三年翻一番，但最近的進展，採用深卷積神經網路的精度在一個單一的一年幾乎翻了一番。在這個階段，粗分類的概念或名詞，如汽車，日落日出，山，和室內場景，可以確認。它也可能識別細粒分類如德國牧羊犬，阿富汗獵犬，獵犬，或獵犬。它甚至成為可能在視頻中識別事件，如一個人改變汽車輪胎，在婚禮儀式上，一個人清洗一個器具，或一對夫婦。