В этой статье я бы хотел рассказать про некоторые приемы работы с данными при обучении модели. В частности, как натянуть сегментацию объектов на ббоксы, а также как обучить модель и получить разметку датасета, разметив всего несколько сэмплов.
Читать полностью »
Рубрика «обработка изображений» - 40
Пицца аля-semi-supervised
2018-09-13 в 11:05, admin, рубрики: computer vision, DBrain, deep learning, image processing, kaggle, pizza, python, segmentation, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, обработка изображенийГлубокое обучение для определения стиля и жанра картин
2018-09-12 в 7:02, admin, рубрики: computer vision, deep learning, Блог компании Singularis, искусство, машинное обучение, обработка изображенийПривет!
Сегодня я хочу рассказать о второй части проекта сервиса для идентификации и классификации произведений искусства. Напомню, что мы решали две основные задачи:
- поиск картины в базе данных по фотографии, сделанной мобильным телефоном;
- определение стиля и жанра картины, которой нет в базе данных.
Сегодня мы рассмотрим применение сверточной нейронной сети для классификации изображений по стилю и жанру.
Поможем Даше разобраться в современном искусстве?
Михаил Бессмельцев с коллегой разработал новые алгоритмы для векторизации графики
2018-09-11 в 14:20, admin, рубрики: векторизация, Компьютерная анимация, математика, Михаил Бессмельцев, обработка изображений, оснащенное поле, Работа с векторной графикой, Софт
Слева направо: оригинал, оснащённое поле (frame field) и окончательный результат. На базе зашумлённого растрового изображение в оттенках серого вычисляется оснащённое поле, выровненное по линиям картинки. На острые углы типа X- и T-пересечений накладываются векторы по обоим направлениям. Затем из этого поля извлекается топология чертежа — и производится окончательная генерация векторных кривых
Векторизация изображений — основополагающий компонент рабочего процесса в графическом дизайне, технике и компьютерной анимации. Она преобразует черновые рисунки художников и дизайнеров в гладкие кривые, необходимые для редактирования.
Первые алгоритмы векторизации изображений появились в начале 1990-х годов и
использовались в инструментах для редактирования векторной графики, таких как Adobe Illustrator (Live Trace), CorelDRAW (PowerTRACE) и Inkscape. Несмотря на их широкое внедрение в промышленности, эти алгоритмы до сих пор страдают от серьёзных недостатков и находятся в активной разработке. В нескольких индустриях, где векторизация крайне необходима, включая традиционную анимацию и инженерное проектирование, она часто выполняется вручную. Дизайнеры кропотливо обводят отсканированное изображение с помощью инструментов рисования.
Читать полностью »
QIWI-терминалы. Как взять максимум из простых технологий
2018-09-10 в 11:43, admin, рубрики: Qiwi, QR-коды, Блог компании QIWI, микросервисы, обработка изображений, платежные системы, распознавание изображений, управление разработкой В начале 2017 года мы, команда разработки ПО для QIWI Терминалов, собирали пожелания подразделений компании — узнавали, какие глобальные задачи коллеги хотели бы решить с нашей помощью, чтобы жизнь стала проще.
Больше всего порадовал запрос клиентского сервиса, работающего со звонками и претензионкой от плательщиков:
“Есть проблема: клиент совершает платеж на терминале, но до процессинга он так и не доходит — или терминал мог зависнуть, или интернет, работающий через gsm-модем, отвалился. И получается, что чек у клиента есть, а платежа в системе нет. Хорошо было бы в таких случаях научиться доставлять платежи в QIWI.
Есть также группа тревожных клиентов, которые сразу после совершения платежа набирают номер колл-центра с целью удостовериться, все ли с ним хорошо. Было бы здорово срезать косты на такие звонки.”
Так у нас появилась комплексная задача: научиться создавать платеж в случае сбоя связи с терминалом и снизить количество входящих звонков от клиентов, придумав инструмент самообслуживания для проверки статуса платежа. Кейс понятен. Стали искать решение, удобное для клиента и без рисков для безопасности.
Читать полностью »
Практическое использование нейросетей
2018-09-07 в 11:35, admin, рубрики: M1 Messenger, watson, Блог компании Mobile One, нейронные сети, нейросети, облачные сервисы, обработка изображений, разработка мобильных приложений, смартфоныНаверняка 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 »
Оптимизация графики для веба: самое важное
2018-09-06 в 17:51, admin, рубрики: Blink, Butteraugli, Cloudinary, Giflossy, Guetzli, ImageOptim, jpeg-recompress, libjpeg-turbo, Mozjpeg, pngquant, progressive jpeg, svg, SVGO, WebP, браузеры, обработка изображений, Разработка веб-сайтов, Серверная оптимизация, сжатие данных, субдискретизация, треллис-квантованиеАвтор электронной книги — Эдди Османи, один из руководителей разработки Google Chrome
tl;dr
Cжатие изображений всегда должно быть автоматизировано
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 »
Компьютерное зрение в промышленности. Лекция в Яндексе
2018-09-03 в 7:00, admin, рубрики: Блог компании Яндекс, индустрия, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное зрение, машинное обучение, машиностроение, нейронные сети, обработка изображений, производство, Промышленное программированиеМашинное 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 »
Глубокое обучение для идентификации картин
2018-08-29 в 13:05, admin, рубрики: computer vision, deep learning, Блог компании Singularis, искусство, машинное обучение, обработка изображенийПривет! 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:
- поиск картины в базе данных по фотографии, сделанной мобильным телефоном;
- определение стиля и жанра картины, которой нет в базе данных.
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?
AI, практический курс. Настройка модели и гиперпараметров для распознавания эмоций на изображениях
2018-08-28 в 6:10, admin, рубрики: Hands on AI практический курс, Блог компании Intel, машинное обучение, обработка изображений, ПрограммированиеВ 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 »
Ночная жизнь неба или в поисках Персеид — обработка
2018-08-27 в 20:14, admin, рубрики: opencv, астрономия, Научно-популярное, ночное небо, обработка изображений, персеиды
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 »