Рубрика «Компьютерное зрение» - 6

в 19:15, , рубрики: python, бот игры, Игры и игровые приставки, Компьютерное зрение, Программирование

image

Всем привет, я являюсь счастливым пользователем операционной системы GNU/Linux.И как многим известно, игрушек идущих на линукс без дополнительных танцев с бубном намного меньше чем в «Винде».

И еще меньше игр в жанре MMORPG.

Однако, где-то пол года или год назад я узнал что под линукс портировали игру Albion Online.
Игра очень занимательная, однако занимает достаточно большое количество времени. И дабы не тратить свои драгоценные часы жизни по напрасну, я решил написать бота. Который будет фармить мне ресурсы, пока я буду заниматься своими делами.

В игре есть много видов ремесла, можно рубить лес, камни копать, даже выращивать огороды, однако мой выбор был сделан в пользу рыбалки.
Читать полностью »

в 20:59, , рубрики: 3d, DICOM Viewer, dicom-просмотрщик, inobitec, Matlab, Алгоритмы, Блог компании Inobitec, визуализация данных, воксели, инобитек, компьютерная томография, Компьютерное зрение, КТ, магнитно-резонансная томография, медицина, МРТ, обработка изображений, объемное изображение, Работа с 3D-графикой, сегментация легких

Ручная сегментация легких занимает около 10 минут и требуется определенная сноровка, чтобы получить такой же качественный результат, как при автоматической сегментации. Автоматическая сегментация занимает около 15 секунд.

Я предполагал, что без нейронной сети удастся получить точность не выше 70%. Также я предполагал, что морфологические операции – это только подготовка изображения к более сложным алгоритмам. Но в результате обработки тех, хоть и немногочисленных 40 образцов томографических данных, что есть на руках, алгоритм выделил легкие без ошибок, причём после теста на первых пяти случаях алгоритм уже не претерпевал значительных изменений и с первого применения правильно отработал на остальных 35 исследованиях без изменения настроек.

Также нейронные сети имеют минус – для их обучения нужны сотни обучающих образцов лёгких, которые придётся размечать вручную.

Автоматическая сегментация дыхательных органов - 1

Читать полностью »

в 1:58, , рубрики: AI, amazon, pochtoy, Блог компании Pochtoy.com, будущее здесь, доставка, дроны, ИИ, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение, мультикоптеры, США

Amazon запускает доставку дронами. Как это будет работать - 1

Вчера Amazon впервые представила собственный дрон для доставки – на своей первой конференции Re:Mars в Лас-Вегасе. Это на самом деле уникальное устройство, доверху напичканное сенсорами и алгоритмами. К тому же, это дрон-трансформер. Он умеет лететь вертикально, как вертолет, во время подъема и приземления, и переключаться в более аэродинамичный «режим самолета», когда нужна скорость. И выглядит, и работает новый девайс как какая-то машина из далекого будущего.Читать полностью »

в 9:29, , рубрики: python, pytorch, Samsung, Блог компании Samsung, глубокое обучение, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, онлайн-курсы

Вы пока не разбираетесь, почему ReLU лучше сигмоиды, чем отличается Rprop от RMSprop, чем нормализованный сигнал лучше ненормализованного и почему сигналы вообще стоит пробрасывать? И зачем нейронной сети нужен граф, и какую он совершил ошибку, что она распространяется обратно? У вас есть проект, в котором требуется компьютерное зрение, но вы хотите его реализовать при помощи OpenCV? Вы делаете межгалактического робота для борьбы с грязными тарелками, и хотите, чтобы он мог сам решать, отмывать или и так сойдет? Или вы видели предложения по зарплатам для специалистов ML на hh.ru и все еще под впечатлением?

Мы запускаем открытый курс «Нейронные сети и компьютерное зрение», который адресован тем, кто в этой области делает первые шаги. В чем преимущества нашего курса?

  • авторы курса знают, о чем говорят: это инженеры московского Центра искусственного интеллекта Samsung, Михаил Романов и Игорь Слинько;
  • есть как теория (с опциональными математическими задачами для улучшения понимания), так и практика на PyTorch
  • приступаем к практике сразу после освоения минимальных теоретических знаний.
  • есть котейки
  • и самое главное: лучшие студенты будут приглашены на собеседование в Samsung Research Russia!

Samsung открывает бесплатный онлайн-курс по нейросетям в задачах компьютерного зрения - 1
Читать полностью »

в 12:13, , рубрики: hmm, глубокий поиск, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, логические игры, машинное обучение, скрытые марковские модели

По итогу 70-ти лет исследований в области ИИ главный урок заключается в том, что общие вычислительные методы в конечном счёте наиболее эффективны. И с большим отрывом. Конечно, причина в законе Мура, точнее, в экспоненциальном падении стоимости вычислений.

Большинство исследований ИИ предполагали, что агенту доступны постоянные вычислительные ресурсы. В этом случае практически единственный способ повышения производительности — использование человеческих знаний. Но типичный исследовательский проект слишком краткосрочен, а через несколько лет производительность компьютеров неизбежно возрастает.

Стремясь к улучшению в краткосрочной перспективе, исследователи пытаются применить человеческие знания в предметной области, но в долгосрочной перспективе имеет значение только мощность вычислений. Эти две тенденции не должны противоречить друг другу, но на практике противоречат. Время, потраченное на одно направление, — это время, потерянное для другого. Есть психологические обязательства инвестировать в тот или иной подход. И внедрение знаний в предметной области имеет тенденцию усложнять систему таким образом, что она хуже подходит для использования общих вычислительных методов. Было много примеров, когда исследователи слишком поздно усваивали этот горький урок, и полезно рассмотреть некоторые из самых известных.
Читать полностью »

в 15:08, , рубрики: английские слова, английский язык, Компьютерное зрение, машинное обучение, мобильные приложения для android, разработка мобильных приложений, Разработка под android

Машинное зрение применили для изучения английского языка - 1
— No, my friend Magritte, it is a smoking pipe, indeed.

Стажеры Microsoft создали Android-приложение, которое распознает объекты через камеру смартфона и подсказывает, как их назвать по-английски. Программу также можно использовать для чтения бумажных документов.
Читать полностью »

в 6:11, , рубрики: automation, captcha, computer vision, Google, machine learning, neural network, optical character recognition, python, recaptcha, автоматизация, безопасность, информационная безопасность, капча, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, оптическое распознавание символов

Здравствуйте. Меня зовут Ибадов Илькин, я студент Уральского федерального университета.

В данной статье я хочу рассказать о своем опыте автоматизированного решения капчи компании «Google» — «reCAPTCHA». Хотелось бы заранее предупредить читателя о том, что на момент написания статьи прототип работает не так эффективно, как может показаться из заголовка, однако, результат демонстрирует, что реализуемый подход способен решать поставленную задачу.
Читать полностью »

в 14:12, , рубрики: convolutional neural networks, machine learning, Блог компании Инфосистемы Джет, информационная безопасность, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети

Обман автоматизированных камер наблюдения - 1

В последние годы возрос интерес к моделям машинного обучения, в том числе для распознавания зрительных образов и лиц. Хотя технология далека от совершенства, она уже позволяет вычислять преступников, находить профили в социальных сетях, отслеживать изменения и многое другое. Simen Thys и Wiebe Van Ranst доказали, что, внеся лишь незначительные изменения во входную информацию свёрточной нейронной сети, можно подменить конечный результат. В этой статье мы рассмотрим визуальные патчи для проведения атак на распознавание.Читать полностью »

в 9:49, , рубрики: big data, Vision, Блог компании Mail.Ru Group, Компьютерное зрение, машинное обучение, Облачные вычисления, облачные сервисы

С бородой, в тёмных очках и в профиль: трудные ситуации для компьютерного зрения - 1

Технологии и модели для нашей будущей системы компьютерного зрения создавались и совершенствовались постепенно и в разных проектах нашей компании — в Почте, Облаке, Поиске. Вызревали как хороший сыр или коньяк. Однажды мы поняли, что наши нейросети показывают отличные результаты в распознавании, и решили свести их в единый b2b-продукт — Vision, — которым мы теперь пользуемся сами и предлагаем воспользоваться вам.

Сегодня наша технология компьютерного зрения на платформе Mail.Ru Cloud Solutions успешно трудится и решает очень сложные практические задачи. В её основе лежит ряд нейронных сетей, которые обучены на наших дата-сетах и специализируются на решении прикладных задач. Все сервисы крутятся на наших серверных мощностях. Вы можете интегрировать в свои приложения публичный API Vision, через который доступны все возможности сервиса. API быстродействующий — благодаря серверным GPU среднее время отклика внутри нашей сети на уровне 100 мс.

Заходите под кат, там подробный рассказ и много примеров работы Vision.
Читать полностью »

в 12:50, , рубрики: cnn, keras, neural networks, ocr, python, RNN, TensorFlow, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение

Nomeroff Net numberplate detection OCR example

Продолжаем рассказ о том как распознавать номерные знаки для тех кто умеет писать приложение «hello world» на python-е! В этой части научимся тренировать модели, которые ищут регион заданного объекта, а также узнаем как написать простенькую RNN-сеть, которая будет справляться с чтением номера лучше чем некоторые коммерческие аналоги.
В этой части я расскажу как тренировать Nomeroff Net под Ваши данные, как получить высокое качество распознавания, как настроить поддержку GPU и ускорить все на порядок…
Читать полностью »

1...567...10...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