Рубрика «обработка изображений» - 48

в 10:51, , рубрики: edisonsoftware, gif, img, Блог компании Edison, графический дизайн, обработка изображений, Работа с видео, Разработка веб-сайтов
image

tl;dr

  • GIF — это круто, но в плане качества и производительности они ужасны.
  • Замена GIF на video хорошая идея, но есть недостатки: они не подгружаются предварительно, используют range запросы.
  • Сегодня вы можете использовать img src =".mp4" в Safari Technology Preview.
  • Предварительные результаты показывают, что mp4s в тегах отображаются в 20 раз быстрее и декодируются в 7 раз быстрее, чем GIF-эквивалент — в дополнение к тому, что размер файла равен 1/14!
  • Фоновые CSS-видео и адаптивные видео теперь могут быть «вещью».
  • Наконец, синемаграфы будут без недостатков GIF.
  • Теперь мы ждем, когда другие браузеры пойдут следом: этот пост весит — 46 МБ на Chrome, и всего 2 МБ в Safari TP.

Особая благодарность: Эрику Портису, Джеку Ноблу, Джону Дэвису, Дорону Шерману и Йоаву Вайсу.
Читать полностью »

в 7:20, , рубрики: api, BNNS, CIDetector, iOS, iphone, metal, Vision, Алгоритмы, глубинное обучение, нейросеть, обработка изображений, разработка мобильных приложений, разработка под iOS, учитель-ученик, фреймворк

Нейросеть для определения лиц, встроенная в смартфон - 1Apple начала использовать глубинное обучение для определения лиц начиная с iOS 10. С выпуском фреймворка Vision разработчики теперь могут использовать в своих приложениях эту технологию и многие другие алгоритмы машинного зрения. При разработке фреймворка пришлось преодолеть значительные проблемы, чтобы сохранить приватность пользователей и эффективно работать на железе мобильного устройства. В статье обсуждаются эти проблемы и описывается, как работает алгоритм.

Введение

Впервые определение лиц в публичных API появилось во фреймворке Core Image через класс CIDetector. Эти API работали и в собственных приложениях Apple, таких как Photos. Самая первая версия CIDetector использовала для определения метод на базе алгоритма Виолы — Джонса [1]. Последовательные улучшения CIDetector были основаны на достижениях традиционного машинного зрения.

С появлением глубинного обучения и его применения к проблемам машинного зрения точность систем определения лиц сделала значительный шаг вперёд. Нам пришлось полностью переосмыслить наш подход, чтобы извлечь выгоду из этой смены парадигмы. По сравнению с традиционным машинным зрением модели в глубинном обучении требуют на порядок больше памяти, намного больше дискового пространства и больше вычислительных ресурсов.
Читать полностью »

в 23:15, , рубрики: архитектура нейронной сети, Блог компании Recognitor, Капсульные сети, машинное обучение, обработка изображений, Хинтон

Капсульные сети от Хинтона - 1
27 октября 2017 года появилась статья доктора Джофри Хинтона с соавторами из Google Brain. Хинтон — более чем известный ученый в области машинного обучения. Он в свое время разработал математику обратного распространения ошибок, был научным руководителем Яна Лекуна — автора архитектуры сверточных сетей.
Хоть презентация была достаточно скромная, корректно говорить о революционном изменении подхода к искусственным нейронным сетям (ИНС). Назвали новый подход «капсульные сети». Пока в российском сегменте интернета мало информации о них, поэтому восполню этот пробел.
Читать полностью »

в 2:50, , рубрики: автономера, Алгоритмы, Блог компании Recognitor, контроль скорости, машинное обучение, обработка изображений, обучение, распознавание номеров, свёрточные сети, шлагбаумы

Про распознавание номеров мы рассказываем на Хабре давным давно. Надеюсь даже интересно. Похоже настало время рассказать как это применяется, зачем это вообще нужно, куда это можно запихнуть. А самое главное — как это изменяется в последние годы с приходом новых алгоритмов машинного зрения.
Можно ли запихнуть распознавание номеров в любой тамагочи? - 1
Читать полностью »

в 14:48, , рубрики: php, python, telegram, Блог компании VDS.SH, интерфейсы, обработка изображений

В интернетах не прекращается хайп вокруг чат-ботов — в частности Telegram — благодаря шуму в СМИ, неоспоримых достоинствах платформы, политике продвижения, средствам разработки и т.д.

Биороботы нашего времени — избавляемся от рутины вместе с Telegram. Реальный кейс без фантазий - 1 Смотришь новости: ну жизни нет без чат-ботов!
Да если их не будет — поезда с рельс сойдут, упадут самолеты, погибнут люди от тоски, когда не смогут найти картинки с котиками.

Но давайте положим руку на сердце: когда последний раз вы что-то заказывали в интернет магазине через чат-бот?

Кто все эти люди, которые заказывают разработку ботов для своих магазинов?

Типичный чат-бот магазина Vasya Limited:
>> автоматизирует поток водопад заявок из 5 человек в день.
>> сливает 4 из 5 заявок, кровью добытых через Яндекс-Директ
>> если повезет — человек найдет номер телефона и позвонит
>> но вероятней всего «Эээ — куда жать?»- закроет и уйдет гуглить дальше.

Чем занят владелец, когда продажи «автоматизированы»:
>> вносит заказы в excel таблицу
>> заполняет почтовые бланки на посылках
>> стоит в очереди на почте с кучей посылок (каждый день!)
>> вносит трек номера в excel таблицу, затем рассылает клиентам

Может хватит на ровном месте встраивать «технологии» туда, где действительно нужен человек, в то время как люди загружены рутиной для роботов?
Читать полностью »

в 13:57, , рубрики: afl, c++, cgo, Go, libjpeg-turbo, libpng, Lilliput, nginx, open source, opencv, x86 SSE, обработка изображений, фаззинг

Как Discord каждый день изменяет размер 150 млн картинок с помощью Go и C++ - 1

Хотя Discord — это приложение для голосового и текстового чата, каждый день через него проходит более ста миллионов изображений. Конечно, мы бы хотели, чтобы задача была простой: просто перенаправить картинки вашим друзьям по всем каналам. Но в реальности доставка этих изображений создаёт довольно большие технические проблемы. Прямая ссылка на картинки выдаст хосту с картинкой IP-адреса пользователей, а большие изображения расходуют много трафика. Чтобы избежать этих проблем, требуется промежуточный сервис, который будет получать изображения для пользователей и изменять их размер для экономии трафика.

Встречайте Image Proxy

Для выполнения этой работы мы создали сервис Python и креативно назвали его Image Proxy. Он загружает картинки с удалённых URL, а затем выполняет ресурсоёмкую задачу по ресайзингу с помощью пакета pillow-simd. Этот пакет работает удивительно быстро, используя где только возможно для ускорения ресайзинга инструкции x86 SSE. Image Proxy будет получать HTTP-запрос, содержащий URL, чтобы загрузить, изменить размер и, наконец, выдать окончательное изображение.
Читать полностью »

в 12:25, , рубрики: captcha, python, капча, машинное обучение, обработка изображений, полносверточные нейронные сети, распознавание текста

Текстовые капчи легко распознаются нейронными сетями глубокого обучения - 1

Нейронные сети глубокого обучения достигли больших успехов в распознавании образов. В тоже время текстовые капчи до сих пор используются в некоторых известных сервисах бесплатной электронной почты. Интересно смогут ли нейронные сети глубоко обучения справится с задачей распознавания текстовой капчи? Если да то как?
Читать полностью »

в 8:31, , рубрики: Алгоритмы, Блог компании Tinkoff.ru, дистанционное зондирование земли, Компьютерное зрение, машинное обучение, обработка изображений, спутниковые снимки

Космическая съёмка Земли - 1
Cпутниковый снимок в ложных цветах (зелёный, красный, ближний инфракрасный) с пространственным разрешением 3 метра и наложенной маской зданий из OpenStreetMap (спутниковая группировка PlanetScope)

Привет! Мы постоянно расширяем источники данных, которые используем для аналитики, поэтому решили добавить ещё и спутниковые снимки. У нас аналитика по спутниковым снимкам полезна в продуктах для предпринимательства и инвестиций. В первом случае статистика по геоданным поможет понять, в каком месте стоит открывать торговые точки, во втором позволяет анализировать деятельность компаний. Например, для строительных компаний можно посчитать, сколько за месяц было построено этажей, для сельскохозяйственных компаний — сколько гектаров урожая взошло и т.д.

В этой статье я постараюсь дать примерное представление о космической съёмке Земли, расскажу о трудностях, с которыми можно столкнуться, начиная работу со спутниковыми снимками: предварительная обработка, алгоритмы для анализа и библиотеки Python для работы со спутниковыми снимками и геоданными. Так что все, кому интересна область компьютерного зрения, добро пожаловать под кат!
Читать полностью »

в 10:20, , рубрики: edisonsoftware, usability, Блог компании Edison, графический дизайн, дизайн, обработка изображений, Разработка веб-сайтов, разработка мобильных приложений, разработка сайтов

image

Генерация SVG из изображений может использоваться для Placeholder’ов.

Я занимаюсь оптимизацией изображений и картинок для их быстрой загрузки. Одна из самых интересных областей исследования это Placeholder’ы: что показывать, когда изображение еще не загружено.

В последние дни я сталкивался с некоторыми методами загрузки, которые используют SVG, и я хотел бы описать их в этом посте.

В этом посте мы рассмотрим следующие темы:

  • Обзор различных типов Placeholder’ов
  • Placeholder на основе SVG (контуры, фигуры и силуэты)
  • Автоматизация процесса.

Читать полностью »

в 12:41, , рубрики: ICCV, ivideon, Блог компании Ivideon, Компьютерное зрение, конкурс, машинное зрение, машинное обучение, нейросеть, облако, Облачные вычисления, обработка изображений

image

Внезапная лошадь из работы «Spatial Memory for Context Reasoning in Object Detection» (представлена на ICCV 2017)

У нас есть несколько новостей, но скучно писать просто о конкурсе, в котором можно выиграть камеру для дома или о вакансии нашей облачной команды. Поэтому начнем мы с информации, которая будет интересна всем (ок, почти всем – речь пойдет о видеоаналитике).

Недавно завершилась крупнейшая конференция по технологиям компьютерного зрения – International Conference on Computer Vision 2017. На ней команды ученых и представители исследовательских подразделений различных корпораций представили разработки по улучшению фото, генерации изображений по описанию, заглядыванию за угол с помощью анализа света, etc. Мы расскажем о нескольких интересных решениях, которые могут найти применение в области видеонаблюдения.
Читать полностью »

1...1020...474849...6070...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