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 »
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 »
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:
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 »
6-го октября на радары Володи Игловикова попал очень интересный конкурс, организованный американскими рентгенологами из The Radiological Society of North America (RSNA) и Radiology Informatics Committee (RIC), и он бросил клич в сообществе ODS.ai
Целью конкурса было создание автоматической системы для определения костного возраста по рентгеновским снимкам руки. Костный возраст используется в педиатрии для комплексной оценки физического развития детей, и его отклонение от хронологического помогает выявить нарушения в работе различных систем организма. Когда дело касается медицинских проектов, меня уговаривать не надо, но это соревнование стартовало в августе и вступать в него за 8 дней до окончания выглядело авантюрой. Чтобы хотя бы начать препроцессинг снимков, требовались маски рук, и Володя сделал их за несколько дней, отличного качества, и поделился с остальными. Как он так быстро справился с этой тяжёлой задачей, включавшей ручную разметку – загадка, и об этом он, возможно, напишет сам. С масками затея уже не выглядела безнадёжной, я решился участвовать и в конечном счёте успел реализовать почти все планы.
Костный возраст (bone age) — это условный возраст, которому соответствует уровень развития костей детей и подростков. Формирование скелета происходит в несколько стадий. Это используется в педиатрии для сравнения костного возраста с хронологическим, что позволяет вовремя заметить нарушения в работе эндокринной системы и системы обмена веществ.
Для определения костного возраста в основном используются две методики — GP Грейлиха и Пайла (Greulich and Pyle) и TW2 Таннера, Уайтхауза и Хили (Tanner, Whitehouse, Healy), разработанные во второй половине XX века. Обе методики основаны на рентгенограмме кисти и лучезапястного сустава. Благодаря большому количеству участков растущей ткани в костях и ядер окостенения, Читать полностью »
Сегодня в магазинах приложений для платформ iOS и Android существует ограничение на размер приложения в 100 МБ. Магазин Apple для приложений, которые не укладываются в этот лимит, запрещает закачку при помощи мобильного интернета. В Google Play же это строгий лимит на размер APK – все, что не укладывается в него, должно быть вынесено в файлы дополнений. Для пользователей с платным трафиком закачка большого приложения может быть довольно затратной, поэтому его размер нужно стараться уменьшить всеми силами.
В рамках этой статьи мы расскажем, с помощью каких приемов мы смогли уложиться в это ограничение на проекте Gardenscapes для платформы iOS. Статья касается в основном мобильных игр, но методы сжатия универсальны и могут пригодиться для любых проектов с тяжелой графикой. Для того, чтобы говорить о методах сжатия, нужно определиться с тем, как формируется архив приложения.
Читать полностью »
Рад объявить о первом крупном обновлении глобальной тепловой карты в Strava Labs c 2015 года. Это обновление включает в себя в шесть раз больше данных, чем раньше — в сумме 1 миллиард активностей со всей базы Strava по сентябрь 2017 года.
Наша глобальная теплокарта — самая крупная и подробная, и это самый прекрасный в мире набор данных такого рода. Это прямая визуализация активностей глобальной сети атлетов Strava. Чтобы дать представление о масштабе, то новая теплокарта включает в себя:
Тепловая карта Москвы демонстрирует функцию поворота/наклона в Mapbox GL
Читать полностью »
Привычно читать о проникновении информационных технологий на производство, в финансы, логистику, ритейл и другие сферы. А что если соединить театр и ИТ?
Мне повезло участвовать в таком проекте и следовать не привычному ТЗ, а режиссерскому замыслу, который окончательно формировался на моих глазах. В Московском драматическом театре имени М. Н. Ермоловой мы устанавливали аудиовизуальное оборудование, и пару месяцев я был полноправным участником репетиций – следил за процессом из-за кулис и с балкона, где располагалось рабочее место инженера видеомонтажа, настраивал технику и вносил коррективы.
О наших экспериментах в области театрального искусства, о сложностях и победах я и расскажу. В этом посте также будет много фотографий: театр ведь зрелищное искусство. А для самых нетерпеливых сразу под катом выкладываю видеоспойлер. В этом видеоролике нет технических деталей (в отличие от поста), зато всего за три минуты вы узнаете о совместных проектах ЛАНИТ и Ермоловского театра.
Читать полностью »
Привычно читать о проникновении информационных технологий на производство, в финансы, логистику, ритейл и другие сферы. А что если соединить театр и ИТ?
Мне повезло участвовать в таком проекте и следовать не привычному ТЗ, а режиссерскому замыслу, который окончательно формировался на моих глазах. В Московском драматическом театре имени М. Н. Ермоловой мы устанавливали аудиовизуальное оборудование, и пару месяцев я был полноправным участником репетиций – следил за процессом из-за кулис и с балкона, где располагалось рабочее место инженера видеомонтажа, настраивал технику и вносил коррективы.
О наших экспериментах в области театрального искусства, о сложностях и победах я и расскажу. В этом посте также будет много фотографий: театр ведь зрелищное искусство. А для самых нетерпеливых сразу под катом выкладываю видеоспойлер. В этом видеоролике нет технических деталей (в отличие от поста), зато всего за три минуты вы узнаете о совместных проектах ЛАНИТ и Ермоловского театра.
Читать полностью »
Привет!
Пользователи R долгое время были лишены возможности приобщиться к deep learning-у, оставаясь в рамках одного языка программирования. С выходом MXNet ситуация стала меняться, но своеобразная документация и частые изменения, ломающие обратную совместимость, все еще ограничивают популярность данной библиотеки.
Гораздо привлекательнее выглядит использование R-интерфейсов к TensorFlow и Keras с бекендами на выбор (TensorFlow, Theano, CNTK), подробной документацией и множеством примеров. В этом сообщении будет разобрано решение задачи сегментации изображений на примере соревнования Carvana Image Masking Challenge (победители), в котором требуется научиться отделять автомобили, сфотографированные с 16 разных ракурсов, от фона. "Нейросетевая" часть полностью реализована на Keras, за обработку изображений отвечает magick (интерфейс к ImageMagick), параллельная обработка обеспечивается parallel+doParallel+foreach (Windows) или parallel+doMC+foreach (Linux).
