Рубрика «Компьютерное зрение» - 10

в 8:31, , рубрики: Алгоритмы, Блог компании Tinkoff.ru, дистанционное зондирование земли, Компьютерное зрение, машинное обучение, обработка изображений, спутниковые снимки

Космическая съёмка Земли - 1
Cпутниковый снимок в ложных цветах (зелёный, красный, ближний инфракрасный) с пространственным разрешением 3 метра и наложенной маской зданий из OpenStreetMap (спутниковая группировка PlanetScope)

Привет! Мы постоянно расширяем источники данных, которые используем для аналитики, поэтому решили добавить ещё и спутниковые снимки. У нас аналитика по спутниковым снимкам полезна в продуктах для предпринимательства и инвестиций. В первом случае статистика по геоданным поможет понять, в каком месте стоит открывать торговые точки, во втором позволяет анализировать деятельность компаний. Например, для строительных компаний можно посчитать, сколько за месяц было построено этажей, для сельскохозяйственных компаний — сколько гектаров урожая взошло и т.д.

В этой статье я постараюсь дать примерное представление о космической съёмке Земли, расскажу о трудностях, с которыми можно столкнуться, начиная работу со спутниковыми снимками: предварительная обработка, алгоритмы для анализа и библиотеки Python для работы со спутниковыми снимками и геоданными. Так что все, кому интересна область компьютерного зрения, добро пожаловать под кат!
Читать полностью »

в 12:41, , рубрики: ICCV, ivideon, Блог компании Ivideon, Компьютерное зрение, конкурс, машинное зрение, машинное обучение, нейросеть, облако, Облачные вычисления, обработка изображений

image

Внезапная лошадь из работы «Spatial Memory for Context Reasoning in Object Detection» (представлена на ICCV 2017)

У нас есть несколько новостей, но скучно писать просто о конкурсе, в котором можно выиграть камеру для дома или о вакансии нашей облачной команды. Поэтому начнем мы с информации, которая будет интересна всем (ок, почти всем – речь пойдет о видеоаналитике).

Недавно завершилась крупнейшая конференция по технологиям компьютерного зрения – International Conference on Computer Vision 2017. На ней команды ученых и представители исследовательских подразделений различных корпораций представили разработки по улучшению фото, генерации изображений по описанию, заглядыванию за угол с помощью анализа света, etc. Мы расскажем о нескольких интересных решениях, которые могут найти применение в области видеонаблюдения.
Читать полностью »

в 12:04, , рубрики: cnn, Topcoder, Алгоритмы, Блог компании Avito, Компьютерное зрение, конкурс, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, обучение нейронных сетей, сегментация изображений

Привет! Пока мы ждём субботу и Avito Data Science Meetup: Computer Vision, расскажу вам про моё участие в соревновании по машинному обучению KONICA MINOLTA Pathological Image Segmentation Challenge. Хотя я уделил этому всего несколько дней, мне повезло занять 2 место. Описание решения и детективная история под катом.

Конкурс Topcoder «Konica-Minolta Pathological Image Segmentation Challenge». Заметки участника - 1

Читать полностью »

в 11:17, , рубрики: opencv, Блог компании Intel, вопросы экспертам, Компьютерное зрение, обработка изображений, Разработка робототехники

Две недели назад мы предложили читателям Хабры задать свои вопросы создателям библиотеки компьютерного зрения OpenCV. Вопросов было задано много, причем, интересных — значит, эта тема интересует не только компанию Intel, но и широкие массы разработчиков. Без лишних слов переходим к публикации ответов и приглашаем к их обсуждению. А также объявляем авторов лучших вопросов! В самом конце поста.

Компьютерное зрение. Ответы экспертов Intel - 1
Читать полностью »

в 2:23, , рубрики: AI, Delphi, Алгоритмы, бот игры, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, компьютерные игры, машинное обучение, обработка изображений, разработка игр, распознавание изображений, робототехника

Бот в муравейнике - 1
Еще один игровой бот для «Космических рейнджеров HD» (издатель 1С) наводит на интересные мысли о путях развития искусственного интеллекта (ИИ).Читать полностью »

в 18:42, , рубрики: Компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети, свёрточная нейросеть

Чему 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:

Читать полностью »

в 10:53, , 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:

Как HBO делала приложение Not Hotdog для сериала «Кремниевая долина» - 1

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 »

в 7:26, , рубрики: arduino, esp8266, ocr, Алгоритмы, Компьютерное зрение, обработка изображений, Программирование, программирование микроконтроллеров, Разработка для интернета вещей, распознавание символов

Оптическое распознавание символов на микроконтроллере - 1

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 »

в 7:11, , 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: ,

У 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:

Чип для умных камер ELISE — одно из самых высокотехнологичных изделий России 2017 года. Плата для разработчиков и камера - 1
Читать полностью »

в 15:19, , рубрики: computer vision, machine learning, self-driving car, Компьютерное зрение, машинное обучение, обработка изображений, Разработка робототехники

Всем 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.

Автопилот своими силами: sensor fusion с телефона и открытые обучающие данные - 1

Это трехосные MEMS акселерометр и гироскоп, они будут нам крайне полезны. Читать полностью »

1...91011...19
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