Еще один игровой бот для «Космических рейнджеров HD» (издатель 1С) наводит на интересные мысли о путях развития искусственного интеллекта (ИИ).Читать полностью »
Рубрика «Компьютерное зрение» - 10
Бот в муравейнике
2017-09-08 в 2:23, admin, рубрики: AI, Delphi, Алгоритмы, бот игры, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, компьютерные игры, машинное обучение, обработка изображений, разработка игр, распознавание изображений, робототехникаКопируем человеческий мозг: операция «Свертка»
2017-07-20 в 18:42, admin, рубрики: Компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети, свёрточная нейросетьЧему уже научились сверточные искусственные нейронные сети (ИНС) и как они устроены?
1. Предисловие.
Такие статьи принято начинать с экскурса в историю, дабы описать кто придумал первые ИНС, как они устроены и налить прочую, бесполезную, по большей части, воду. Скучно. Опустим это. Скорее всего вы представляете, хотя бы образно, как устроены простейшие ИНС. Давайте договоримся рассматривать классические нейронные сети (типа перцептрона), в которых есть только нейроны и связи, как черный ящик, у которого есть вход и выход, и который можно натренировать воспроизводить результат некой функции. Нам не важна архитектура этого ящика, она может быть очень разной для разных случаев. Задачи, которые они решают — это регрессия и классификация.
2. Прорыв.
Что же такого произошло в последние годы, что вызвало бурное развитие ИНС?
Ответ очевиден — это технический прогресс и доступность вычислительных мощностей.
Приведу простой и очень наглядный пример:
Как HBO делала приложение Not Hotdog для сериала «Кремниевая долина»
2017-06-27 в 10:53, admin, рубрики: alexnet, appstore, Cyclical Learning Rates, DX, Enet, Google Cloud Vision, ImageNet, inception, keras, react native, SqueezeNet, TensorFlow, UX, Xception, глубинное обучение, зловещая долина, Компьютерное зрение, машинное обучение, обработка изображений, переобучение, разработка мобильных приложений, Разработка под android, разработка под iOS, метки: Google Cloud Vision
Сериал HBO «Кремниевая долина» выпустил настоящее приложение ИИ, которое распознаёт хотдоги и не-хотдоги, как приложение в четвёртом эпизоде четвёртогого сезона (приложение сейчас доступно для Android, а также для iOS!)
Чтобы добиться этого, мы разработали специальную нейронную архитектуру, которая работает непосредственно на вашем телефоне, и обучили её с помощью TensorFlow, Keras и Nvidia GPU.
Читать полностью »
Оптическое распознавание символов на микроконтроллере
2017-06-15 в 7:26, admin, рубрики: arduino, esp8266, ocr, Алгоритмы, Компьютерное зрение, обработка изображений, Программирование, программирование микроконтроллеров, Разработка для интернета вещей, распознавание символов
На сегодняшний день оптическое распознавание символов является частью решения таких прикладных задач, как распознавание и оцифровка текстов, распознавание документов, распознавание автомобильных номеров, определение номеров банковских карточек, чтение показаний счетчиков учета, определения номеров домов для создания карт (Google Street View) и т.д.
Распознавание символа означает анализ его изображения с целью получения некоторого набора признаков для сравнения их с признаками класса [ 1 ]. Выбор такого набора и способы его определения отличают разные методы распознавания, но для большинства из них необходима одномоментная информация обо всех пикселях изображения.
Последнее обстоятельство и достаточно большой объем вычислений делают невозможным использования маломощных вычислительных устройств (микроконтроллеров) для оптического распознавания символов. «Да и зачем?» — воскликнет информированный читатель, «мощности вычислительных устройств постоянно растут, а их цена падает!»[2, 3]. Допустим, что ответ будет такой: просто интересно, возможно ли упростить метод распознавания до такой степени, чтобы можно было бы использовать микроконтроллер?Читать полностью »
Чип для умных камер ELISE — одно из самых высокотехнологичных изделий России 2017 года. Плата для разработчиков и камера
2017-05-31 в 7:11, admin, рубрики: dsp, gpu, imagination technologies, mips, mips interaptiv, mips M5150, MIPS P5600, PowerVR, Velcore2, виртуализация, высокая производительность, Компьютерное зрение, обработка изображений, параллельное программирование, программирование микроконтроллеров, Разработка под Linux, Элвис, элвис-неотек, метки: ЭЛВИС, элвис-неотекУ каждой российской микроэлектронной компании есть рассказ, почему она самая хорошая и передовая. По английски это называется «claim to fame» — «заявка на славу». Одни российские компании славятся оригинальной архитектурой CPU, другие — спроектированной в России системой на кристалле, третьи — спроектированными в России блоками, которые были лицензированы западными компаниями.
У российской компании ЭЛВИС (ELVEES), которая исторически специализировалась на космической электронике, DSP и хардверно-поддерживаемом распознавании образов, текущая «заявка на славу» выражена в совместном российско-британско-американско-тайваньском чипе для «умных камер» под названием ELISE. Инженеры в подмосковном Зеленограде спроектировали внутри этого чипа важные блоки для видео-обработки и GNSS, которые потом кросс-лицензировала британско-американская Imagination Technologies.
Блоки от элвисовцев интегрированы с тремя разнородными процессорными ядрами: двухядерным кластером суперскалярных ядер MIPS P5607 (Apache) с частотой 1.2 GHz, на котором работает Linux, процессором с аппаратно-поддерживаемой многопоточностью MIPS interAptiv (1 GHz) и небольшим вспомогательным процессором с аппаратно-поддерживаемой виртуализацией MIPS M5150 (Virtuoso).
На днях мне попали в руки два изделия с чипом ELISE — плата для разработчиков и трехмерная бинокулярная камера. Элвисовцы также дали мне список на 10 страниц, что есть на плате, что есть внутри чипа, и какой для этого поддерживается софтвер. К сожалению, они не разрешили мне выложить эти страницы в интернет, поэтому я кое-что перескажу своими словами, а также добавлю инфо про используемые ядра, после чего вы все остальное можете запросить у элвисовцев сами.
На фотографиях ниже некоторые из инженеров-участников проекта. Девушка слева спроектировала часть load-store unit в MIPS P5607, юноша в зеленой майке написал модели интерфейсов шин, а товарищ в клетчатой рубашке — архитектор софтверной экосистемы:
Автопилот своими силами: sensor fusion с телефона и открытые обучающие данные
2017-05-25 в 15:19, admin, рубрики: computer vision, machine learning, self-driving car, Компьютерное зрение, машинное обучение, обработка изображений, Разработка робототехникиВсем привет. Продолжаем собирать автомобильный автопилот на компьютерном зрении из гитхаба и палок (начало здесь). Сегодня подключаем к делу датчики движения смартфона (акселерометр, гироскоп и GPS приемник) на Android, осваиваем несложный sensor fusion и окончательно закрываем с кодом для сбора обучающей выборки. Бонусы — Android приложение для записи всех сенсоров синхронзированных с видео и больше часа размеченных данных в рамках импортозамещения иностранных конкурсов. Весь код по-прежнему на github.
Это трехосные MEMS акселерометр и гироскоп, они будут нам крайне полезны. Читать полностью »
Компьютерное зрение на примере приложения для IKEA. Часть 1
2017-05-02 в 0:04, admin, рубрики: node.js, nodejs, opencv, tesseract, Компьютерное зрение, мобильная разработка, обработка изображений, разработка мобильных приложенийГотовился к очередному хакатону, решил обновить свои знания в области компьютерного зрения. В прошлый раз задачу распознавания номеров авто в видеопотоке я так и не смог решить быстро «в лоб». Сейчас, поразмыслив, решил немного упростить задачу. Было много идей, листал фотки в телефоне и наткнулся на привычный кейс для всех, кто бывал в магазине ikea — фотографию с чеком, где указан номер товара и его положение на складе самообслуживания.
Яндекс глазами стажера
2017-04-14 в 10:56, admin, рубрики: Блог компании Яндекс, Компьютерное зрение, нейронные сети, стажировка в яндексе, Учебный процесс в ITЛето — пора отпусков, каникул и, конечно же, стажировок. Будучи студентом третьего курса по направлению «Прикладная математика и информатика» Иркутского государственного университета, ими я интересовался больше всего. Мне посчастливилось на три месяца присоединиться к службе компьютерного зрения Яндекса. В этом посте я хочу рассказать, каково быть стажером в Яндексе, какие на самом деле задачи перед ними ставят, и что вам вообще за все это будет. Признаюсь, я прошел отбор не без труда, поэтому думаю, что мой пост может быть полезен тем, кто сейчас планирует свое лето.
Команда компьютерного зрения и я в серой футболке
Как это начиналось
Сложности подстерегали меня еще на этапе заполнения анкеты — несколько часов кропотливого труда по заполнению формочек были безжалостно уничтожены ночным обновлением системы. Не идеально, по моему мнению, решив тестовые задачи, я почти начал сомневаться в своих шансах. И вдруг мне ответили и предложили познакомиться с группой нейросетевых технологий, входящей в состав службы компьютерного зрения, так как я указал это направление в своих интересах. Поговорив с сотрудниками Яндекса «за жизнь» и обсудив возможные задачи, я принялся за работу над новым тестовым заданием — построением текстового классификатора.
Автопилот своими силами. Часть 1 — набираем обучающие данные
2017-04-05 в 9:02, admin, рубрики: computer vision, machine learning, self-driving car, SLAM, Компьютерное зрение, машинное обучение, обработка изображений, Разработка робототехникиПривет. Это пост-отчет-тьюториал про беспилотные автомобили — как (начать) делать свой без расходов на оборудование. Весь код доступен на github, и помимо прочего вы научитесь легко генерить такие класные картинки:
Поехали! Читать полностью »
Второе почетное. Заметки участника конкурса Dstl Satellite Imagery Feature Detection
2017-04-04 в 12:02, admin, рубрики: cnn, kaggle, Алгоритмы, Анализ и проектирование систем, Блог компании Avito, картография, Компьютерное зрение, конкурс, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, обучение нейронных сетей
Недавно закончилось соревнование по машинному обучению Dstl Satellite Imagery Feature Detection в котором приняло участие аж трое сотрудников Avito. Я хочу поделиться опытом участия от своего лица и рассказать о решении.
Читать полностью »