Рубрика «обработка изображений» - 35

в 11:02, , рубрики: computer vision, GAN, Hackathon, Блог компании Open Data Science, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка изображений, Хакатоны

С 30 ноября по 2 декабря в Москве прошел PicsArt AI hackathon c призовым фондом — 100,000$. Основной задачей было сделать AI решение для обработки фото или видео, которое можно будет использовать в приложение PicsArt. Коллега по работе(на тот момент) Артур Кузин предложил поучаствовать, заинтересовав меня идеей — анонимизация личных фотографий пользователей с сохранением деталей(мимики и т.д). Также Артур позвал Илью Кибардина — студента МФТИ (кому-то же нужно было писать код). Название родилось очень быстро: DeepAnon.

Как мы не выиграли хакатон - 1

Это будет рассказ про наше решение, его деградацию развитие, хакатон, и как не надо подстраиваться под жюри.

Читать полностью »

в 9:57, , рубрики: data mining, face recognition, ivideon, Блог компании Ivideon, будущее здесь, видеоаналитика, видеонаблюдение, детекция лиц, облачные сервисы, обработка изображений, распознавание лиц

image

Мы долго шли к этому дню. Ещё в 2012 году на Хабре мы объявили конкурс на создание демонстрационного приложения с использованием OpenCV для слежения за несколькими объектами и, в конечном счете, для запуска сервиса детекции лиц.

Наша цель – сделать функции видеоанализа, которые присутствуют в дорогостоящих профессиональных решениях, доступными для любого пользователя. Мы думали, что быстро достигнем намеченной цели, но недооценили сложность задачи.

Проблему можно было решить, создав собственную систему. Но оказалось, что это долго и дорого для клиентов. Мы выбрали второй путь – стать интеграционной платформой для сторонних поставщиков модулей распознавания лиц.

Хотя за кадром остаются годы поиска и тестов, давайте сразу посмотрим, как сейчас работает наше решение для малого и среднего бизнеса. Почему для них? Раньше системы такого уровня устанавливали в аэропортах, метро или в периметре крупных предприятий. Теперь Ivideon запускает бета-релиз модуля распознавания лиц по доступным для всех тарифам от 1 700 рублей.
Читать полностью »

в 8:10, , рубрики: computer vision, data mining, data science, Алгоритмы, Блог компании Яндекс, машинное обучение, обработка изображений, такси

Как с помощью компьютерного зрения оценить состояние автомобиля. Опыт Яндекс.Такси - 1

Мы стремимся к тому, чтобы после заказа такси к пользователю приезжал чистый, исправный автомобиль той марки, того цвета и с тем номером, которые отображаются в приложении. И для этого мы используем дистанционный контроль качества (ДКК).

Сегодня я расскажу читателям Хабра о том, как с помощью машинного обучения снизить затраты на контроль качества в быстро растущем сервисе с сотнями тысяч машин и не выпустить на линию машину, которая не соответствует правилам сервиса.

Читать полностью »

в 16:47, , рубрики: computer vision, Блог компании Tinkoff.ru, верификация, глубокое обучение, машинное обучение, обработка изображений

Вступление

В рамках программы кредитования банк сотрудничает со многими розничными магазинами.
Одним из ключевых элементов заявки на кредит является фотография заемщика – агент магазина-партнера фотографирует покупателя; такая фотография попадает в «личное дело» клиента и используется в дальнейшем как один из способов подтверждения его присутствия на точке в момент подачи заявки на кредит.

К сожалению, всегда существует риск недобросовестного поведения агента, который может передавать в банк недостоверные фотографии – например, снимки клиентов из социальных сетей или паспорта.

Обычно банки решают эту задачу с помощью верификации фотографии – сотрудники офиса просматривают фотографии и пытаются выявить недостоверные изображения.
Мы захотели попробовать автоматизировать процесс и решить задачу с помощью нейросетей.

Читать полностью »

в 11:00, , рубрики: Блог компании Open Data Science, Занимательные задачки, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка изображений

Cтатья написана по анализу и изучению материалов соревнования по поиску корабликов на море.

image

Попробуем понять, как и что ищет сеть и что находит. Статья эта есть просто результат любопытства и праздного интереса, ничего из нее в практике не встречается и для практических задач тут нет ничего для копипастинга. Но результат не совсем ожидаем. В интернете полно описаний работы сетей в которых красиво и с картинками авторы рассказывают, как сети детерминируют примитивы — углы, круги, усы, хвосты и т.п., потом их разыскивают для сегментирования/классификации. Многие соревнования выигрываются с помощью весов с других больших и широких сетей. Интересно понять и посмотреть как и какие примитивы строит сеть.
Читать полностью »

в 16:12, , рубрики: Blur, wolfram mathematica, математика, обработка изображений, размытие

Размытие изображение посредством фильтра Gaussian Blur широко используется в самых разных задачах. Но иногда хочется чуть большего разнообразия, чем просто один фильтр на все случаи жизни, в котором регулировке поддаётся только один параметр — его размер. В этой статье мы рассмотрим несколько других реализаций размытия.

Нужно больше разных Blur-ов - 1

Читать полностью »

в 18:09, , рубрики: dcgan, GAN, PGAN, ProGAN, машинное обучение, обработка изображений, синтез текстур, состязательные сети, человеческое лицо

В 2014 году исследователь в области машинного обучения Ян Гудфеллоу выдвинул идею генеративных состязательных сетей или GAN. «Генеративность» состоит в том, что результатом их работы являются изображения, а не оценка ввода (типа «хот-дог или нет»), а «состязательность» — в том, что две нейросети играют в кошки-мышки, как федералы с фальшивомонетчиками: одна нейросеть пытается обмануть другую, создавая реалистичные картинки, а вторая старается отличить фейк.

Первые изображения GAN было легко идентифицировать. Посмотрите на эти лица 2014 года.

На чём прокалывается ИИ при генерации человеческих лиц - 1
«Обучение без учителя представлению с глубокими свёрточными генеративными состязательными сетями» (2014), Рэдфорд и др. Также известны как DCGAN
Читать полностью »

в 10:17, , рубрики: Algorithmia, Amazon Rekognition, api, Clarifai, DeepAI, Imagga, Nanonets, NSFW, Sightengine, X-Moderator, YACVID, аниме, машинное обучение, обработка изображений, расчлененка, фильтрация изображений

Полное тестирование нескольких API для фильтрации изображений различных категорий, таких как нагота, порнография и расчленёнка.

Сравнение лучших API для фильтрации непотребного контента - 1

Человек сразу понимает, что некое изображение является неуместным, то есть NSFW (Not Safe For Work). Но для искусственного интеллекта всё не так ясно. Много компаний сейчас пытаются разработать эффективные средства для автоматической фильтрации такого контента.
Читать полностью »

в 11:22, , рубрики: AV1, avif, edge, Firefox, WebP, обработка изображений, Разработка веб-сайтов

WebP скоро захватит веб, но век будет не долгим - 1

Стандарт кодирования изображений WebP нельзя назвать новым, его представила Google в уже далёком 2010 году. Однако всё это время использование его было сильно ограничено из-за того, что разработчики браузеров имели собственное мнение по поводу того, какой новый формат изображений должен поддерживать их браузер. Но скоро ситуация изменится, т. к., наконец, поддержка WebP появится на подавляющем большинстве браузеров. Но стандарт WebP рискует стать популярным, будучи уже устаревшим, ведь его конкурент — AVIF, поддерживаемый альянсом большинства разработчиков браузеров, уже в активной разработке.

Читать полностью »

в 7:37, , рубрики: автоматизация, Блог компании КРОК, обработка изображений, распознавание текста, сканер, управление проектами

Как мы делали книжный сканер для судов - 1

Началось всё с того, что однажды мы увидели гигантскую хреновину (иначе не скажешь), которая выглядела один в один, как гидравлический пресс какого-нибудь завода. Она скрипела, шипела и давила книгу. Вокруг бегали специально обученные операторы и шарахались от каждого её движения.

Выяснилось, что разные архивы, библиотеки, суды и другие структуры закупают сканеры, или, скажем так, классические решения, которые по уровню начинки очень напоминают 90-е годы. Потому что тогда были разработаны первые сканеры для библиотек, и их с тех пор не особо модифицировали.

Задачей сканера было механически выровнять сканируемый материал на плоскости, а потом отсканировать.

С тех пор поменялись две вещи:
— Подходы к конструированию электроники.
— Подходы к машинному зрению.
Читать полностью »

1...1020...343536...4050...130
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