Наверняка многие помнят 4 серию 4-го сезона Кремниевой Долины, вышедшую в прошлом году, в которой Дзанг Янг запилил приложение Not HotDog.
Как оказалось на самом деле, это было реальное приложение, которое сделало HBO специально для этой серии и об этом Хабр уже писал.
Ну а мы расскажем как сделали бота для определения не только хотдогов, но и множества других предметов, а также для определения пола и возраста людей по фотографии.
Читать полностью »
Автор электронной книги — Эдди Османи, один из руководителей разработки Google Chrome
Оптимизацию графики обязательно надо автоматизировать. О ней легко забыть, рекомендации меняются, да и сам контент может легко проскользнуть мимо конвейера сборки. Для автоматизации при сборке используйте imagemin или libvips. Есть и много других.
Большинство CDN (например, Akamai) и сторонних решений вроде Cloudinary, imgix, Fastly Image Optimizer, Instart Logic SmartVision и ImageOptim API предлагают комплексные автоматизированные решения для оптимизации изображений.
На чтение статей и настройку конфигурации вы потратите время, которое дороже оплаты их услуг (у Cloudinary есть бесплатный тариф). Но если всё-таки не хотите отдавать работу на аутсорсинг по соображениям стоимости или из-за дополнительной latency, то выбирайте приведённые выше варианты с открытым исходным кодом. Проекты Imageflow или Thumbor предлагают альтернативу на собственном хостинге.
Читать полностью »
Машинное обучение продолжает проникать в индустрии за пределами интернет-отрасли. На конференции Data&Science «Мир глазами роботов» Александр Белугин из компании «Цифра» рассказал об успехах, сложностях и актуальных задачах на этом пути. Внедрение таких технологий, как компьютерное зрение, требует серийности и продуктового подхода, позволяющего снизить стоимость единичных внедрений. Дело в том, что видов задач на производстве очень много. Из доклада можно узнать о продуктах, мировых трендах и опыте команды Александра в сферах промышленной безопасности и автоматизации процессов.
— Доброе утро. Рад, что все пришли на эту интересную конференцию. Я сначала кратко расскажу про компанию «Цифра», затем — немного о задачах, которые стоят в промышленности, и о типовых способах решения таких задач. Это задачи без роботов, не сборочные, а разные процессные производства. В конце немного рассмотрим наш опыт.
Читать полностью »
Привет! Сегодня я хочу рассказать о том, как глубокое обучение помогает нам лучше разобраться в искусстве. Статья разбита на части в соответствии с задачами, которые мы решали:
Все это должно было стать частью сервиса БД Артхив и его мобильных приложений.
Задача идентификации картин состояла в том, чтобы по изображению, приходящему от мобильного приложения, найти в базе данных соответствующую картину, затратив на это менее одной секунды. Обработка целиком в мобильном устройстве была исключена на этапе предпроектного исследования. Кроме того, оказалось, что невозможно трудно гарантированно выполнить на мобильном устройстве отделение картины от фона в реальных условиях съемки. Поэтому мы решили, что наш сервис будет принимать на вход фотографию с мобильного телефона целиком, со всеми искажениями, шумами и возможным частичным перекрытием.
Поможем Даше найти эти картины в базе из более чем 200 000 изображений?
В предыдущих статьях данной обучающей серии были описаны возможные варианты подготовки данных Предобработка и дополнение данных с изображениями, также в этих статьях была построена Базовая модель распознавания эмоций на основе изображений сверточной нейросети.
В данной статье мы построим улучшенную модель сверточной нейросети для распознавания эмоций на изображениях с помощью техники, называемой индуктивным обучением.
Читать полностью »
Недавно на Хабре была опубликована статья со съёмками ночного неба «Ночная жизнь неба или в поисках Персеид». Но самих метеоров авторы не смогли обнаружить из-за большого количества спутников, которые в данном случае являются ложными объектами. Я не смог пройти мимо, решил обработать видео, и посмотреть, есть ли на нём Персеиды или нет.
Читать полностью »
Времена, когда одной из самых актуальных задач компьютерного зрения была способность отличать фотографии собак от фотографий кошек, уже остались в прошлом. На данный момент нейронные сети способны выполнять куда более сложные и интересные задания по обработке изображений. В частности, сеть с архитектурой Mask R-CNN позволяет выделять на фотографиях контуры («маски») экземпляров разных объектов, даже если таких экземпляров несколько, они имеют различный размер и частично перекрываются. Сеть так же способна к распознаванию поз людей на изображении.
Читать полностью »
На Хабре не раз и не два публиковались статьи о системах распознавания лиц, которые оказывались бесполезными, несмотря на громкие заявления их разработчиков. Но иногда бывает и по-другому. Так, новая технология, тестируемая «в полевых условиях» в одном из аэропортов США, показала свою высокую эффективность.
Уже на третий день работы она помогла выявить злоумышленника, который пытался пробраться в страну под чужим паспортом. Мужчина пытался попасть в США из Бразилии, прилетев рейсом от 22 августа. Воспользовался он паспортом гражданина Франции, хотя сам французом не был. Возможно, в обычной ситуации у него бы все и получилось. Но на его беду, за пару дней до прилета в аэропорту была установлена новая система распознавания лиц.
Читать полностью »
Если вы занимаетесь веб-разработкой, то высока вероятность того, что вам знакомы два чудовища, о которых пойдёт речь в статье, перевод которой мы сегодня публикуем. Речь идёт об изображениях и о дедлайнах. Иногда, по каким-то причинам, картинки никак не хотят помещаться в те места макетов страниц, которые для них предназначены, а вы не можете потратить несколько часов на то, чтобы с этим разобраться.
Автор этого материала говорит, что он часто сталкивался с подобной проблемой, и эти столкновения кое-чему его научили. Здесь он хочет рассказать о пяти подходах к управлению размерами изображений, которые нравятся ему больше всего.
Читать полностью »
В этой статье мы займемся построением базовой модели сверточной нейросети, которая способна выполнять распознавание эмоций на изображениях. Распознавание эмоций в нашем случаем представляет собой задачу двоичной классификации, целью которой является разделение изображений на позитивные и негативные.
Весь код, документы в формате notebook и прочие материалы, включая Dockerfile, можно найти здесь.
Читать полностью »
