В первой части мы ознакомились с методами доменной адаптации с помощью глубоко обучения. Поговорили об основных датасетах, а также о подходах discrepancy-based и adversarial-based non-generative. Эти методы хорошо себя показывают для некоторых задач. А в этот раз мы разберём наиболее сложные и перспективные adversarial-based методы: generative models, а также алгоритмы, показывающие наилучшие результаты на датасете VisDA (адаптации с синтетических данных под реальные фотографии).
Рубрика «обработка изображений» - 36
Обзор основных методов Deep Domain Adaptation (Часть 2)
2018-11-28 в 8:44, admin, рубрики: computer vision, deep learning, domain adaptation, machine learning, Блог компании Mail.Ru Group, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка изображений
Китайская система распознавания лиц посчитала изображение человека на автобусе нарушителем ПДД
2018-11-25 в 17:24, admin, рубрики: будущее здесь, дороги, изображения, китай, нарушение ПДД, обработка изображений, распознавание лиц
В Китае довольно много разных систем, использующих распознавание лиц. Одна из них уже пару лет работает на дорогах, борясь с пешеходами, которые пересекают дорогу в неположенном месте. Эта борьба дает определенные плоды — количество нарушений такого рода значительно сократилось.
Но бывают и курьезные случаи. Например, на днях система распознавания лиц «засекла» известную бизнесвумен Китая Донг Минджу, посчитав ее правонарушителем. Случилось это в китайском городе Нинбо. Системы такого рода выводят изображение на большой экран, чтобы другие граждане могли увидеть того, кто нарушает правила дорожного движения.
Читать полностью »
Обзор основных методов Deep Domain Adaptation (Часть 1)
2018-11-22 в 7:45, admin, рубрики: computer vision, deep learning, domain adaptation, machine learning, Блог компании Mail.Ru Group, машинное обучение, обработка изображенийРазвитие глубоких нейронных сетей для распознавания изображений вдыхает новую жизнь в уже известные области исследования в машинном обучении. Одной из таких областей является доменная адаптация (domain adaptation). Суть этой адаптации заключается в обучении модели на данных из домена-источника (source domain) так, чтобы она показывала сравнимое качество на целевом домене (target domain). Например, source domain может представлять собой синтетические данные, которые можно «дёшево» сгенерировать, а target domain — фотографии пользователей. Тогда задача domain adaptation заключается в тренировке модели на синтетических данных, которая будет хорошо работать с «реальными» объектами.
В группе машинного зрения Vision@Mail.Ru мы работаем над различными прикладными задачами, и среди них часто встречаются такие, для которых мало тренировочных данных. В этих случаях сильно может помочь генерация синтетических данных и адаптация обученной на них модели. Хорошим прикладным примером такого подхода является задача детектирования и распознавания товаров на полках в магазине. Получение фотографий таких полок и их разметка довольно трудозатратны, зато их можно достаточно просто сгенерировать. Поэтому мы решил глубже погрузиться в тему доменной адаптации.
Повышение качества склейки панорамы с помощью согласования графа проективных преобразований
2018-11-16 в 8:03, admin, рубрики: Алгоритмы, Блог компании Smart Engines, видеопоток, обработка изображений, панорамные изображения, проективное преобразование
Привет! Сегодня мы расскажем про один из способов повышения качества склейки панорамы. Существует широко используемый подход склейки панорамы плоских объектов, но поскольку данный подход не лишен недостатков, мы предлагаем свое улучшение.
Как мы заменили спортивного скаута нейронной сетью
2018-11-16 в 7:00, admin, рубрики: computer vision, deep learning, image processing, neural networks, segmentation, Алгоритмы, Блог компании Constanta, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка изображений
Да, действительно, мы смогли заменить нейронной сетью спортивного скаута и стали автоматически собирать данные об игре. И теперь знаем о спортивном состязании больше присутствующего на нем зрителя, а иногда и судьи.
Читать полностью »
Intel Vision Accelerator — Deep Learning в каждый дом
2018-11-15 в 7:17, admin, рубрики: Intel Vision Accelerator, Блог компании Intel, Интернет вещей, машинное обучение, обработка изображений
Отвлечемся ненадолго от темы новых процессоров Intel (это совсем ненадолго) и поговорим о машинном зрении и Deep Learning. Вообще, тема AI стала общей при обсуждении перспектив развития компьютерной техники, и многие, я думаю, заметили следующую особенность. Постепенно, по мере совершенствования специализированных аппаратных и программных средств, элементы AI выходят из дата-центров с супер-серверами «в поля», становятся все более доступными технически и финансово. В Intel также видят эту тенденцию, и, чтобы упростить внедрение передовых технологий в повседневную жизнь, предлагают вендорам воспользоваться их новым решением — Intel Vision Accelerator.
Читать полностью »
Pix4D — от фотографий к измерениям
2018-11-14 в 12:38, admin, рубрики: 3d-моделирование, cad, dji, djiars, djimsk, djirussia, Phantom 4 Pro, pix4d, аэросьемка, аэрофотосъёмка, БПЛА, будущее здесь, видеотехника, геодезия, Геоинформационные сервисы, дроны, квадрокоптер, коптер, мультикоптеры, обработка изображений, ортофотоплан, фотограмметрия
Квадрокоптеры и различные БПЛА постепенно становятся привычными инструментами во многих сферах профессиональной деятельности. Очень сложно переоценить возможности дронов в руках фотографов и видеооператоров, но полностью реализовать потенциал этих устройств можно именно в области промышленности и геодезии. В особенности, если коптер работает под управлением специализированного ПО, а материалы аэросъемки проходят компьютерную обработку и используются для анализа различных данных. Читать полностью »
Эти новые уловки пока ещё способны перехитрить видеоролики от Deepfake
2018-11-09 в 12:00, admin, рубрики: Deepfake, fake news, знаменитости, искусственный интеллект, обработка изображений, подделки, порно, Работа с видео
Несколько недель специалист по информатике Сывей Люй [Siwei Lyu] наблюдал за роликами deepfake, созданными его командой, с терзающим беспокойством. Эти поддельные фильмы, созданные при помощи алгоритма машинного обучения, показывали знаменитостей, занимающихся такими вещами, которыми бы они не стали заниматься. Они казались ему странно пугающими, и не только потому, что он знал, что они поддельные. «Они неправильно выглядят, — вспоминает он свои мысли, — но очень сложно точно определить, из-за чего складывается такое впечатление».
Но однажды в его мозгу возникло детское воспоминание. Как и многие другие дети, он играл с детьми в «гляделки». «Я всегда проигрывал такие состязания, — говорит он, — потому что, когда я смотрел на их немигающие лица, мне становилось очень не по себе».
Он понял, что эти поддельные фильмы вызывали у него схожий дискомфорт: он проигрывал гляделки этим звёздам кино, поскольку те не открывали и не закрывали глаза с такой частотой, как это делают реальные люди.
Читать полностью »
Вариационные автокодировщики: теория и рабочий код
2018-11-09 в 10:42, admin, рубрики: python, sgd, VAE, вариационный автокодировщик, генерация рукописных цифр, машинное обучение, нейросеть прямого распространения, обработка изображений
Вариационный автокодировщик (автоэнкодер) — это генеративная модель, которая учится отображать объекты в заданное скрытое пространство.
Когда-нибудь задавались вопросом, как работает модель вариационного автокодировщика (VAE)? Хотите знать, как VAE генерирует новые примеры, подобные набору данных, на котором он обучался? Прочитав эту статью, вы получите теоретическое представление о внутренней работе VAE, а также сможете реализовать его самостоятельно. Затем я покажу рабочий код VAE, обученный на наборе рукописных цифр, и мы немного повеселимся, генерируя новые цифры!
Читать полностью »
Как создать процедуральный арт менее чем за 100 строк кода
2018-11-08 в 10:52, admin, рубрики: Generative Art, python, Блог компании Pixonic, генеративное искусство, генеративный арт, обработка изображений, Программирование, процедуральное искусство, процедуральный арт, Читальный зал
Generative art (генеративное или процедуральное искусство) может отпугнуть, если вы никогда с ним раньше не сталкивались. Если коротко, то это концепция искусства, которое буквально создает само себя и не требует хардкорных знаний программирования для первого раза. Поэтому я решил немного разбавить нашу ленту, погнали.
Читать полностью »