Рубрика «обработка изображений» - 15

image
Вот и весь комплект, если есть CAN-шина.

Всего пять лет назад не было нормально работающих нейросетей для того же определения препятствий и краёв стеблестоя, поэтому не было и видеоаналитики. Были «слепые» GPS-методы, которые на практике оказались далеко не лучшими и сильно подмочили престиж автоматизации в сельском хозяйстве. Через пять лет, как мы считаем, все комбайны будут автоматизированы именно визуальными автопилотами, чтобы смотреть из кабины и в стороны и контролировать все аспекты уборки урожая.

Мы находимся в том моменте, когда у нас уже есть готовые технологии, они отлично опробованы, дёшевы и имеют годовую практику эксплуатации, и крупные производители комбайнов с интересом на них смотрят. Скорее всего, будет как с автомагнитолами: сначала они ставятся в машины, а потом машины приходят с уже встроенными. Вот и мы сейчас модифицируем старые комбайны, но хотим занять место в экосистеме и ставить комплекс на все новые.

Такой проект мог стартовать у нас, в Бразилии и ещё в паре стран из-за особенностей рынка. Нужна страна с сельским хозяйством, разработчиками внутри, неэффективной уборкой (то есть чёткой болью сэкономить) и новым парком комбайнов. Повезло со всем, включая парк: после СССР всё развалилось, и сейчас мы наблюдаем машины примерно четырёх- пятилетней давности в основных хозяйствах.

В России 350 тысяч комбайнов, и поставляется ещё 35 тысяч в год. Это не рынок автомобилей, конечно, но, сделав правильное решение сейчас, пока туда ещё никто не пришёл, можно получить его весь.

Но давайте расскажу лучше, как именно это работает и как мы модифицируем комбайны в России.
Читать полностью »

Рубрика «Читаем статьи за вас». Март 2020. Часть 1 - 1

Привет! Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество!

Статьи на сегодня:

  1. Fast Differentiable Sorting and Ranking (Google Brain, 2020)
  2. MaxUp: A Simple Way to Improve Generalization of Neural Network Training (UT Austin, 2020)
  3. Deep Nearest Neighbor Anomaly Detection (Jerusalem, Israel, 2020)
  4. AutoML-Zero: Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch (Google, 2020)
  5. SpERT: Span-based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-training (RheinMain University, Germany, 2019)
  6. High-Resolution Daytime Translation Without Domain Labels (Samsung AI Center, Moscow, 2020)
  7. Incremental Few-Shot Object Detection (UK, 2020)

Читать полностью »

В обычное время механизатор зарабатывает около 30 тысяч рублей в месяц. Но всё резко меняется во время уборки урожая, когда механизатор на время становится оператором комбайна — комбайнёром, за этот промежуток он получит до 150 тысяч рублей. Есть буквально две недели, когда нужно собрать всё, во что вы целый год вкладывали огромное количество денег за работу, удобрения, солярку и так далее. Работать можно примерно с восьми утра (настроить машину, в девять начать) до темноты, потому что роса и ночная влажность резко ухудшают качество зерна. На износ. И на третий-четвёртый день начинаются проблемы с авариями или перемалыванием не того и не так.

Со стороны кажется, что задача — проехать на комбайне по полю «змейкой» и «перемолоть» всю пшеницу или другую культуру. На деле всё далеко не так. Оператор должен следить за сотнями вещей и при этом постоянно смотреть на кромку поля, чтобы двигаться ровно. Представьте себе, что вы едете 12–14 часов по трассе на скорости 120 км/час за человеком, который раз в полчаса неожиданно тормозит. Примерно то же чувствует оператор: работа невероятно монотонная, но при этом постоянно нужно быть готовым к сюрпризу.

image
Сюрприз может выглядеть так. Пока мы ездили «в поля», не видели ни одного целого комбайна без следов сварки.

Фактически комбайнёр следит за процессом обработки зерна (одно рабочее место) и при этом ведёт технику (другое рабочее место). Но только это один человек. Следствие — страдает что-то одно. Поскольку, если плохо вести, можно случайно перемолоть камень или человека на поле, и страдает обычно качество уборки зерна.

Часть работы легко автоматизируется. Сейчас расскажу, что именно мы сделали и как мы модифицируем даже довольно старые комбайны своими роботами. Читать полностью »

На определённом этапе разработки своей игры я осознал, что мне нужна система диалогов с лицами-аватарами.

Поэтому я решил создать генератор лиц на основе знаменитой игры Papers, Please.

Как я сгенерировал на Python тысячу лиц для своей игры - 1

Генератор лиц Dukope (из Papers, Please)

Сбор данных

Я скачал примерно 50 портретов с pixabay.com (все изображения имеют лицензию CC и не требуют указания авторства).

Затем я вырезал фон каждого изображения в Photoshop (просто выбрал всё инструментом выделения многоугольника и нажал на Delete). В дальнейшем я планировал воспользоваться эффектом cutout , чтобы скрыть все недочёты.

Как я сгенерировал на Python тысячу лиц для своей игры - 2

Изображения с удалённым фоном
Читать полностью »

Эдди Османи, в статье «Цена JavaScript в 2018 году», озвучил одну ценную мысль: время, необходимое на обработку скрипта размером 200 Кб, и на обработку изображения, имеющего такой же размер, серьёзно различается. Дело в том, что при обработке кода браузеру нужно проделать более масштабную работу, чем при подготовке к использованию изображений. Вот что об этом говорится в статье:

JPEG-изображение нужно декодировать, растеризовать и вывести на экран. А JS-бандл надо, если рассматривать это упрощённо, загрузить, распарсить, скомпилировать, выполнить. На самом же деле движку приходится решать и другие задачи в процессе обработки JS-кода. В целом, стоит учитывать, что на обработку JavaScript-кода, размеры которого, в байтах, сопоставимы с размерами других материалов, тратится гораздо больше системных ресурсов.

Эти слова были написаны в 2018 году, но они до сих пор более чем справедливы. Правда, учитывая текущую обстановку, высказанная здесь мысль сегодня воспринимается немного иначе.

Использование современных графических форматов в веб-проектах - 1
Читать полностью »

Мы рады представить хабросообществу наш смелый эксперимент: калькулятор, работающий на основе нейросети. Он работает следующим образом: математическое выражение преобразуется в изображение и подается на вход сверточной нейросети, которая генерирует изображение-результат. Полученный калькулятор генерирует изображения правильных ответов, не вычисляя заданное выражение в явном виде.

Работа уже опубликована на arXiv и сегодня будет представлена на конференции SIGBOVIK в формате аудиозаписи. В этом посте мы поделимся с вами результатами нашего эксперимента. Мотивация и детали реализации также под катом.

Нейросетевой калькулятор для сложения и вычитания не очень больших чисел - 1

Читать полностью »

Привет! Мы вдруг поняли, что наша последняя статья про Эльбрус вышла год назад. Поэтому мы решили исправить эту досадную оплошность, ведь мы не бросили эту тему!

Сложно представить распознавание без нейронных сетей, поэтому мы расскажем о том, как мы запустили 8-битные сетки на Эльбрусе и что из этого получилось. Вообще, модель с 8-битными коэффициентами и входами и 32-битными промежуточными вычислениями крайне популярна. Например, Google [1] и Facebook [2] завели ее собственные реализации, которые оптимизируют доступ в память, задействуют SIMD и позволяют ускорить вычисления на 25% и больше без заметного снижения точности (это конечно зависит от архитектуры нейронной сети и вычислителя, но нужно же было объяснить, насколько это круто?).

8-битные сети на Эльбрусе, есть ли смысл? - 1Читать полностью »

Про кафедру ABBYY в МФТИ. Мой личный опыт - 1Привет! Меня зовут Алексей, в этом году я заканчиваю учебу на бакалавриате ABBYY на Физтехе. А еще пишу диплом, работаю и все это делаю на удаленке. В этом посте я опишу свой опыт поступления на бакалавриат ABBYY: это было пару лет назад, в 2018 году, когда мир был более безопасным (на самом деле нет) и люди могли чаще трогать лицо руками.

Я расскажу о том, как я выбирал базовую кафедру и не сошел с ума, легко ли мне было поступить, поделюсь с вами впечатлениями от процесса обучения и стажировки и признаюсь, каково совмещать учебу с работой. Надеюсь, мой пост пригодится студентам, которые размышляют, на какую базовую кафедру в МФТИ поступать и на что при этом обратить внимание. Ведь выбор кафедры очень важен, от него зависит сфера развития на ближайшие несколько лет.
Читать полностью »

Картинки и видео — это «чёрные ящики», внутри которых лежит много интересного и непонятного. Но можно заглянуть внутрь некоторых форматов, всё там поменять и посмотреть, что из этого получится.

Полина Гуртовая из компании «Злые марсиане» выступила на нашей конференции «Я Картинки как коробки — что внутри? Доклад в Яндексе - 1 Фронтенд» в феврале. При помощи эксперимента Полина разобралась, как превращать простые картинки в «эффективные изображения» с метриками. Инструменты, которые могут делать это за нас, Полина рассмотрела ближе к концу доклада. Получился большой экскурс во внутренности и принципы работы разных форматов: от PNG и JPEG до AV1 и экзотики.

— Всем привет. Меня зовут Полина, я фронт в компании «Злые марсиане».
Читать полностью »

Вычисление центра масс за O(1) с помощью интегральных изображений - 1

Интегральное изображение ― алгоритм, позволяющий эффективно вычислять сумму значений, заключенных в прямоугольном подмножестве многомерного массива. Сама его идея восходит к исследованиям многомерных функций распределения вероятностей, и до сих пор он находил успешное применение в тех областях, которые непосредственно используют теорию вероятностей в качестве основного инструментария. Например, в распознавании образов.

Сегодня мы рассмотрим любопытный случай, как применить интегральные изображения в кардинально другой сфере ― вычислительной физике. А именно ― посмотрим, что будет, если вычислить с их помощью центр масс поля импульсов, и какую выгоду можно извлечь из этого симбиоза.

В этой статье я расскажу:

  • Что за задача такая, о которой идет речь;
  • Подробнее об интегральных изображениях;
  • Как использовать интегральные изображения для приближенного решения гравитационной задачи N тел применительно к дискретному полю импульсов (масс-скоростей);
  • Какой недостаток имеет это решение и как его исправить;
  • И, наконец, как за константное время вычислить центр масс для произвольного региона.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js