Рубрика «image recognition»

в 7:01, , рубрики: computer vision, data science, deep learning, image recognition, machine learning, Анализ и проектирование систем, Блог компании ГК ЛАНИТ, Компьютерное зрение, Ланит, машинное обучение, норбит

Закройте глаза и представьте себя в цехах большого завода. Пусть это будет производство вакцин в ампулах. А вы, как и еще 70 человек, заняты тем, что целыми днями просматриваете ампулы, чтобы отобрать дефектные. И так весь день… Сколько ампул с малейшими отклонениями от нормы вы бы не заметили? Задачу усложняет то, что дефектом считается не только неправильная запайка, но и едва заметная точка на дне ампулы. Можете ли вы быть на 100% уверены, что не пропустили ни одного дефекта? А ведь вас еще будут выборочно перепроверять.

Устают глаза, притупляется внимание.

Читать полностью »

в 10:57, , рубрики: bag-of-features, bag-of-words, bagnet, datasets, deep learning, image classification, image recognition, ImageNet, machine learning, ods, ods.ai, open data science, resnet, ResNet-50, Блог компании Open Data Science, искусственный интеллект, машинное обучение, мозг, обработка изображений

Нейронные сети предпочитают текстуры и как с этим бороться - 1

В последнее время вышло несколько статей с критикой ImageNet, пожалуй самого известного набора изображений, использующегося для обучения нейронных сетей.

В первой статье Approximating CNNs with bag-of-local features models works surprisingly well on ImageNet авторы берут модель, похожую на bag-of-words, и в качестве "слов" используют фрагменты из изображения. Эти фрагменты могут быть вплоть до 9х9 пикселей. И при этом, на такой модели, где полностью отсутствует какая-либо информация о пространственном расположении этих фрагментов, авторы получают точность от 70 до 86% (для примера, точность обычной ResNet-50 составляет ~93%).

Во второй статье ImageNet-trained CNNs are biased towards texture авторы приходят к выводу, что виной всему сам набор данных ImageNet и то, как изображения воспринимают люди и нейронные сети, и предлагают использовать новый датасет – Stylized-ImageNet.

Более подробно о том, что на картинках видят люди, а что нейронные сети Читать полностью »

в 14:48, , рубрики: image recognition, machine learning, python, python3, Алгоритмы, машинное обучение

Определение этажности дома по его фотографии без обучения с учителем - 1

В данной статье приведу, на мой взгляд, интересное решение задачи компьютерного распознавания объектов на изображении без использования обучения.

Читать полностью »

в 9:17, , рубрики: .net, C#, C# 7, digit recognizer, image recognition, neural networks, pattern recognition, tutorial, машинное обучение, нейронные сети, обучалка, ооп, распознавание изображений, распознавание образов, распознавание цифр, шарпеи

image
Dispute about eternal

Сердечно приветствую всех Хабравчан! С момента выхода первой части "Истинной реализации" (рекомендую ознакомиться) прошло достаточно много времени. Как внятных обучающих статей не было, так и нет, поэтому я решил подарить Вам возможность узнать от А до Я, как написать программу для распознавания цифр, в связи с тем, что мои знания в этой области заметно возросли. Как и в прошлый раз, предупреждаю, что данная статья ориентирована на тех, кто понимает основы работы нейронных сетей, но не понимает, как создать их «низкоуровневую», истинную реализацию. Приглашаю под кат ознакомиться с сим творением тех, кому надоели убогие реализации XOR, общая теория, использование Tensor Flow и др. Действующие лица: Шарпей, прошлогодняя Визуальная Студия, самодельный Набор Данных, Воплощение чистого разума и Ваш покорный слуга…

Читать полностью »

в 11:02, , рубрики: computer vision, data mining, image recognition, machine learning, Алгоритмы, Блог компании FunCorp, машинное обучение, обработка изображений

imageС развитием компьютерных мощностей и появлением множества технологий обработки изображений всё чаще стал возникать вопрос: а можно ли научить машину видеть и распознавать образы? Например, отличать кошку от собаки или даже бладхаунда от бассета? О точности распознавания говорить не приходится: наш мозг несравнимо быстрее может понять, что перед нами, при условии, что раньше мы получили достаточно сведений об объекте. Т.е. даже видя только часть собаки, мы можем с уверенностью сказать, что это собака. А если ты — собаковод, то легко определишь и породу собаки. Но как научить машину различать их? Какие существуют алгоритмы? А можно ли обмануть машину? (Спойлер: конечно можно! Точно так же, как и наш мозг.) Попробуем осмыслить все эти вопросы и по возможности ответить на них. Итак, приступим.
Читать полностью »

в 11:04, , рубрики: cnn, data mining, deep learning, image recognition, machine learning, ods, open data science, python, TensorFlow, Блог компании Open Data Science, гайд, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений, проект

Привет!

В последнее время машинное обучение и data science в целом приобретают все большую популярность. Постоянно появляются новые библиотеки и для тренировки моделей машинного обучения может потребоваться совсем немного кода. В такой ситуации можно забыть, что машинное обучение — не самоцель, а инструмент для решения какой-либо задачи. Мало сделать работающую модель, не менее важно качественно презентовать результаты анализа или сделать работающий продукт.

Как сделать проект по распознаванию рукописных цифр с дообучением онлайн. Гайд для не совсем начинающих - 1

Я хотел бы рассказать о том, как создал проект по распознаванию рукописного ввода цифр с моделями, которые дообучаются на нарисованных пользователями цифрах. Используется две модели: простая нейронная сеть (FNN) на чистом numpy и сверточная сеть (CNN) на Tensorflow. Вы сможете узнать, как сделать практически с нуля следующее:

  • создать простой сайт с использованием Flask и Bootstrap;

  • разместить его на платформе Heroku;

  • реализовать сохранение и загрузку данных с помощью облака Amazon s3;

  • собрать собственный датасет;

  • натренировать модели машинного обучения (FNN и CNN);

  • сделать возможность дообучения этих моделей;

  • сделать сайт, который сможет распознавать нарисованные изображения;

Для полного понимания проекта желательно знать как работает deep learning для распознавания изображений, иметь базовые знания о Flask и немного разбираться в HTML, JS и CSS.

Читать полностью »

в 20:36, , рубрики: descriptors, image recognition, LBP, local binary pattern, patterns, Алгоритмы, гистограммы, дескрипторы, машинное обучение, обработка изображений, паттерны, распознавание текстур, текстуры, узоры, метки: ,

Добрый день. Приглашаю под кат программистов, интересующихся компьютерным зрением и обработкой изображений. Возможно, вы пропустили несложный но эффективный математический инструмент для низкоуровневого описания текстур и задания их признаков для алгоритмов машинного обучения.
Читать полностью »

в 0:36, , рубрики: computer vision, image processing, image recognition, machine learning, opencv, Алгоритмы, Анализ и проектирование систем, Компьютерное зрение, машинное обучение, обработка изображений, разработка, распознавание образов, распознавание текста, метки:

Постановка задачи компьютерного зрения - 1
Последние лет восемь я активно занимаюсь задачами, связанными с распознаванием образов, компьютерным зрением, машинным обучением. Получилось накопить достаточно большой багаж опыта и проектов (что-то своё, что-то в ранге штатного программиста, что-то под заказ). К тому же, с тех пор, как я написал пару статей на Хабре, со мной часто связываются читатели, просят помочь с их задачей, посоветовать что-то. Так что достаточно часто натыкаюсь на совершенно непредсказуемые применения CV алгоритмов.
Но, чёрт подери, в 90% случаев я вижу одну и ту же системную ошибку. Раз за разом. За последние лет 5 я её объяснял уже десяткам людей. Да что там, периодически и сам её совершаю…

В 99% задач компьютерного зрения то представление о задаче, которое вы сформулировали у себя в голове, а тем более тот путь решения, который вы наметили, не имеет с реальностью ничего общего. Всегда будут возникать ситуации, про которые вы даже не могли подумать. Единственный способ сформулировать задачу — набрать базу примеров и работать с ней, учитывая как идеальные, так и самые плохие ситуации. Чем шире база-тем точнее поставлена задача. Без базы говорить о задаче нельзя.

Тривиальная мысль. Но все ошибаются. Абсолютно все. В статье я приведу несколько примеров таких ситуаций. Когда задача поставлена плохо, когда хорошо. И какие подводные камни вас ждут в формировании ТЗ для систем компьютерного зрения.
Читать полностью »

Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js