Рубрика «Компьютерное зрение» - 14

в 17:45, , рубрики: caffe, data mining, deep learning, itseez, opencv, pylearn2, theano, torch, Алгоритмы, Блог компании «Itseez», Компьютерное зрение, машинное обучение, обработка изображений

Кручинин Дмитрий, Долотов Евгений, Кустикова Валентина, Дружков Павел, Корняков Кирилл

Введение

В настоящее время машинное обучение является активно развивающейся областью научных исследований. Это связано как с возможностью быстрее, выше, сильнее, проще и дешевле собирать и обрабатывать данные, так и с развитием методов выявления из этих данных законов, по которым протекают физические, биологические, экономические и другие процессы. В некоторых задачах, когда такой закон определить достаточно сложно, используют глубокое обучение.

Глубокое обучение (deep learning) рассматривает методы моделирования высокоуровневых абстракций в данных с помощью множества последовательных нелинейных трансформаций, которые, как правило, представляются в виде искусственных нейронных сетей. На сегодняшний день нейросети успешно используются для решения таких задач, как прогнозирование, распознавание образов, сжатие данных и ряда других.
Читать полностью »

в 14:23, , рубрики: Алгоритмы, анализ изображений, Блог компании Яндекс, Компьютерное зрение, лекторий яндекса, обработка изображений, Программирование, Работа с анимацией и 3D-графикой

Мы продолжаем публиковать лекции Натальи Васильевой, старшего научного сотрудника HP Labs и руководителя HP Labs Russia. Наталья Сергеевна читала курс, посвящённый анализу изображений, в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба.

Всего в программе девять лекций. Первая и вторая уже были опубликованы. В предыдущем рассказе речь шла об основах пространственной и частотной обработки изображений. Третья лекция посвящена основным операциям морфологической обработки изображений. Под катом — слайды, план лекции и её дословная расшифровка.
Читать полностью »

в 18:16, , рубрики: Алгоритмы, анализ изображений, Блог компании Яндекс, Компьютерное зрение, обработка изображений, Программирование, Работа с анимацией и 3D-графикой

Мы продолжаем публиковать лекции Натальи Васильевой, старшего научного сотрудника HP Labs и руководителя HP Labs Russia. Наталья Сергеевна читала курс, посвящённый анализу изображений, в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба.

Всего в программе — девять лекций. Первая из них уже была опубликована. В ней рассказывалось о том, в каких областях встречается анализ изображений, его перспективах, а также о том, как устроено наше с вами зрение. Вторая лекция посвящена основам обработки изображений. Речь пойдет о пространственной и частотной области, преобразовании Фурье, построении гистограмм, фильтре Гаусса. Под катом — слайды, план и дословная расшифровка лекции.
Читать полностью »

в 7:19, , рубрики: big data, data mining, deep learning, inductive transfer, transfer learning, Алгоритмы, Блог компании Mail.Ru Group, глубокие сети, глубокое обучение, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети, нейропластичность, свёрточная нейросеть

Нейропластичность в искусственных нейронных сетях - 1 Привет, давно не виделись. В этом посте мне хотелось бы рассказать о таком относительно новом понятии в машинном обучении, как transfer learning. Так как я не нашел какого-либо устоявшегося перевода этого термина, то и в названии поста фигурирует хоть и другой, но близкий по смыслу термин, который как бы является биологической предпосылкой к формализации теории передачи знаний от одной модели к другой. Итак, план такой: для начала рассмотрим биологические предпосылки; после коснемся отличия transfer learning от очень похожей идеи предобучения глубокой нейронной сети; а в конце обсудим реальную задачу семантического хеширования изображений. Для этого мы не будем скромничать и возьмем глубокую (19 слоев) сверточную нейросеть победителей конкурса imagenet 2014 года в разделе «локализация и классификация» (Visual Geometry Group, University of Oxford), сделаем ей небольшую трепанацию, извлечем часть слоев и используем их в своих целях. Поехали.
Читать полностью »

в 8:41, , рубрики: 4k, ADAS, DIGITS, DIGITS DevBox, Drive PX, GK110, GM200, GM204, GTX 960, GTX 970, GTX 980, GTX Titan 960, GTX Titan X, Hawaii XT, Maxwell, Nvidia, nVidia Tegra X1, Pascal, R9 290X, spacex, Tegra X1, tesla, автомбильные гаджеты, автомобили, Автомобильные гаджеты, автомобильные системы, автопилот автомобиля, видеоигры, Видеокарты, видеоускорители, Железо, Илон Маск, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, мобильные устройства, моделирование, нейросети, Новости, Процессоры, ракетные двигатели, робоавтомобили, сравнения производительности, транспорт будущего, метки: ,

На сцену выходил глава Tesla Илон Маск

nVidia показала платформу для беспилотных автомобилей и самый мощный GPU в мире - 1Во вторник компания nVidia показала новый мощнейший (среди систем с одним графическим процессором) видеоускоритель Titan X с 12 гигабайтами памяти. Розничная стоимость новинки составит от 999 долларов. Также в руках главы nVidia Жэнь-Сунь Хуана появился автомобильный компьютер Drive PX, который призван стать ядром автономных машин.

Новый Titan X показали ещё 4 марта, две недели назад, но то объявление выглядело скомкано и слишком бессодержательно. На тот момент проходила конференция GDC, и во время рассказа представителей Epic Games о своём игровом движке Unreal Engine и его требовательности к «железу» на сцене в качестве особого участника внезапно появился Хуан. Там исполнительный директор nVidia и рассказал о новой видеокарте, не слишком вдаваясь детали.
Читать полностью »

в 17:49, , рубрики: Алгоритмы, анализ изображений, Блог компании Яндекс, Компьютерное зрение, обработка изображений, Программирование, Работа с анимацией и 3D-графикой

Мы начинаем публиковать лекции Натальи Васильевой, старшего научного сотрудника HP Labs и руководителя HP Labs Russia. Наталья Сергеевна читала курс, посвящённый анализу изображений, на отделении Школы анализа данных Яндекса в Computer Science Center в Петербурге.

Всего в программе — девять лекций. В первой из них рассказывается о том, как применяется анализ изображений в медицине, системах безопасности и промышленности, какие задачи оно еще не научилось решать, какие преимущества имеет зрительное восприятие человека. Расшифровка этой части лекций — под катом. Начиная с 40-й минуты, лектор рассказывает об эксперименте Вебера, представлении и восприятии цвета, цветовой системе Манселла, цветовых пространствах и цифровых представлениях изображения. Полностью слайды лекции доступны по ссылке.
Читать полностью »

в 8:01, , рубрики: Structure from motion, Компьютерное зрение, не котики, обработка изображений, оптический поток, Работа с анимацией и 3D-графикой, метки: ,

Посмотрите на это фото.

Чтобы распознавать картинки, не нужно распознавать картинки - 1

Это совершенно обычная фотография, найденная в гугле по запросу «железная дорога». И сама дорога тоже ничем особенным не отличается.

Что будет, если убрать это фото и попросить вас нарисовать железную дорогу по памяти?

Если вы ребенок лет семи, и никогда раньше не учились рисовать, то очень может быть, что у вас получится что-то такое:
Читать полностью »

в 9:25, , рубрики: A8X, Apple iPad Air 2, Drive CX, Drive PX, Nvidia, nVidia Tegra K1, nVidia Tegra X1, Tegra X1, автомбильные гаджеты, автомобили, Автомобильные гаджеты, автомобильные системы, автопилот автомобиля, видеоускорители, Железо, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, мобильные процессоры, мобильные устройства, нейросети, планшеты, Процессоры, сравнения производительности, транспорт будущего

На его основе будет создана платформа автопилота для автомобилей

nVidia показала свой новый «мобильный суперчип» - 1Несколько часов назад вечером в Лас-Вегасе в рамках пресс-конференции нулевого дня Международной выставки потребительской электроники 2015 года глава nVidia Жэнь-Сунь Хуан вышел на сцену и рассказал о новом мобильном решении «система на кристалле» под названием Tegra X1.

X1 — это логическое продолжение Tegra K1, в котором впервые для nVidia была проведена унификация архитектур мобильных и настольных устройств. X1 уже производится, вероятно, скоро появятся планшеты на его основе.

Может показаться, что этот анонс будет интересен только геймерам, использующим высокопроизводительные и дорогие портативные устройства. Но это далеко не так. Большая часть конференции была посвящена автомобильным системам.
Читать полностью »

в 12:29, , рубрики: биометрия, генетический алгоритм, Демосцена, информационная безопасность, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, лица людей, распознавание лиц

Маски, которые обманывают алгоритмы распознавания лиц - 1

Художник Стерлинг Криспин (Sterling Crispin) продолжает пополнять на своём сайте коллекцию дата-масок, созданных специально для обмана алгоритмов распознавания лиц в уличных видеокамерах наблюдения.

Программы компьютерного зрения после тренировки на больших коллекциях фотографий вырабатывают специфические признаки, по которым отличают один объект от другого. Эти признаки можно вычислить, если скрестить алгоритм генерации случайных изображений с системой распознавания образов.
Читать полностью »

в 15:29, , рубрики: opencv, python, Блог компании Enterra, Компьютерное зрение, обработка изображений

От переводчика: мы в компании Энтерра очень любим алгоритмы компьютерного зрения. Работаем чаще всего с OpenCv. Время от времени нам пишут разные разработчики с вопросами: «А как лучше начать работать с OpenCv?» или «Какую интересную задачу можно просто решить с помощью OpenCv?» В связи с чем мы решили перевести очень хорошую статью, которая будет полезна всем, кто интересуется компьютерным зрением.

Распознаем штрихкоды на изображениях с помощью Python и OpenCV - 1

Черная Пятница близко.

Толпы злых покупателей. Рой одинаковых теток среднего возраста, готовых сожрать практически всё, что угодно, в ближайшем супермаркете — главное, что со скидкой 75%. Они выстроятся в очереди перед дверьми магазинов в полночь Дня благодарения. Они будут ломиться внутрь, стучать в запертые двери кулаками и головами, пока не сплющат друг друга и не разобьют руки в кровь, став похожими на зомби из «28 дней спустя». Но вместо человеческой плоти, они жаждут удовлетворить инстинкт покупателя. Их боевые кличи о скидках и распродажах достигают небес. А их громовая поступь способна привести к землетрясению на Великой Равнине.

Естественно, от СМИ помощи не жди — они будут смаковать каждую подробность. От обмороженных семейств, ночевавших в палатке на морозе, до старой леди, растоптанной охотниками за скидкой в момент, когда открылись двери. Что-то похожее случилось с галлимимусом в «Парке Юрского периода». А она просто хотела купить Halo для девятилетнего внука Тимми, чьи родители забыли это сделать в прошлом году. В Wal-Mart. Во время Черной Пятницы.

И я обязан спросить: весь этот хаос и бедлам стоят того?

Чёрт возьми, нет!

Любая покупка, которую я совершу в эту Черную Пятницу, будет сделана совершенно безопасно с помощью ноутбука. Но если вы решите выйти в реальный мир и вступить в схватку с охотниками за наживой, вам в первую очередь понадобится загрузить код из оригинального поста.

Просто представьте, как глупо вы будете выглядеть, стоя в очереди в ожидании свободной кассы – только для того, чтобы после сканирования штрихкода последнего сезона «Игры Престолов» выяснить, что в Target его можно купить на 5 долларов дешевле?

Собственно, далее я покажу, как можно обнаружить штрихкод на изображении, используя только Python и OpenCV.Читать полностью »

1...10...131415...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