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 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 »
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 »
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 »
Среди дата сайнтистов ведется немало холиваров, и один из них касается соревновательного машинного обучения. Действительно ли успехи на Kaggle показывают способности специалиста решать типичные рабочие задачи? Арсений arseny_info (R&D Team Lead @ WANNABY, Kaggle Master, далее в тексте A.) и Артур n01z3 (Head of Computer Vision @ X5 Retail Group, Kaggle Grandmaster, далее в тексте N.) отмасштабировали холивар на новый уровень: вместо очередного обсуждения в чате взяли микрофоны и устроили публичное обсуждение на митапе, по мотивам которого и родилась эта статья.
Читать полностью »
Несколько месяцев назад наши коллеги из Google провели на Kaggle конкурс по созданию классификатора изображений, полученных в нашумевшей игре «Quick, Draw!». Команда, в которой участвовал разработчик Яндекса Роман Власов, заняла в конкурсе четвертое место. На январской тренировке по машинному обучению Роман поделился идеями своей команды, финальной реализацией классификатора и интересными практиками соперников.
— Всем привет! Меня зовут Рома Власов, сегодня я вам расскажу про Quick, Draw! Doodle Recognition Challenge.
Читать полностью »
Здравствуйте, я школьник 11 классов, интересуюсь программированием, около-IT тематикой.
Пишу данный пост с целью поделиться своим проектом, занявшим 10 часов моей жизни на выходных и выполненным с целью понять возможности современных методов анализа данных. Публикация может рассматриваться как пример удачной реализации для людей, несведущих в этой области знания, а так же как просьба указать мои ошибки для людей, соответственно, сведущих.
Читать полностью »
Один из главных источников данных для сервиса Яндекс.Карты — спутниковые снимки. Чтобы с картой было удобно работать, на снимках многоугольниками размечаются объекты: леса, водоёмы, улицы, дома и т. п. Обычно разметкой занимаются специалисты-картографы. Мы решили помочь им и научить компьютер добавлять многоугольники домов без участия людей.
За операции с изображениями отвечает область ИТ, которая называется компьютерным зрением. Последние несколько лет большую часть задач из этой области очень удачно решают, применяя нейронные сети. О нашем опыте применения нейронных сетей в картографировании мы и расскажем сегодня читателям Хабра.
Создание автономных машин — популярная нынче тема и много интересного тут происходит на любительском уровне.
Самым старым и известным курсом была онлайн-степень от Udacity.
Итак, в автономных машинах есть очень модный подход — Behavioral Cloning, суть которого заключается в том, что компьютер учится вести себя как человек (за рулем), опираясь только на записанные входные и выходные данные. Грубо говоря, есть база картинок с камеры и соотвествующий им угол поворота руля.
Читать полностью »
Все начиналось банально — моя компания уже год платила ежемесячно плату за сервис, который умел находить регион с номерными знаками на фото. Эта функция применяется для автоматической зарисовки номера у некоторых клиентов.
И в один прекрасный день МВД Украины открыло доступ к реестру транспортных средств. Теперь по номерному знаку стало возможным проверять некоторую информацию про автомобиль (марку, модель, год выпуска, цвет и т.д. )! Скучная рутина линейного программирования померкла перед новой свехзадачей — считывать номера по всей базе фото и валидировать эти данные с теми, что указывал пользователь. Сами знаете как это бывает «глаза загорелись» — вызов принят, все остальные задачи на время стали скучны и монотонны… Мы принялись за работу и получили неплохие результаты, чем, собственно и решили поделиться с сообществом.
Для справки: на сайт AUTO.RIA.com, в день добавляется около 100 000 фото.
Датасаентисты давно уже знают и умеют решать подобные задачи, поэтому мы с dimabendera написали эту статью именно для программистов. Если вы не боитесь словосочетания «сверточные сети» и умеете писать «Hello World» на питоне — милости просим под кат…
Читать полностью »
