В прошлый раз мы анонсировали конкурс идей (и он, кстати, продолжается, вы всё ещё можете выиграть iPhone X), а теперь приглашаем вас на хакатон по мобильным сервисам от ABBYY. Пройдёт 7-8 октября в ФизТехПарке. Направления самые разные. Крутое жюри. Призовой фонд 220 000 рублей. Заявки принимаются до 3 октября включительно на mobility.abbyy.com/hack
А подробности ниже.
Читать полностью »
Рубрика «обработка изображений» - 51
Хакатон от ABBYY
2017-09-26 в 11:48, admin, рубрики: ABBYY, mabbyylity, Блог компании ABBYY, боты, дополненная реальность, машинное обучение, обработка изображений, продуктивность, разработка мобильных приложений, Разработка под AR и VR, хакатон, цифровое предприятиеИнфографика: все 42 космических аппарата, похороненные на других планетах Солнечной системы
2017-09-19 в 16:06, admin, рубрики: 42, science, визуализация данных, кассини, космонавтика, космос, наса, наука, обработка изображений, планеты
Впечатляющая заставка с сайта Science Magazine
Одним из главным информационных поводов ушедшей недели стал зонд Кассини, прекративший своё существование в плотных слоях атмосферы планеты-гиганта Сатурна. В тот же день журнал Science Magazine запустил проект, посвящённый всем 42 космическим аппаратам, когда-либо покинувшим нашу родную Землю и нашедших своё последнее пристанище на других планетах.
Вкратце о проекте и о далёких аппаратах-странниках под катом!
Читать полностью »
Kaggle: как наши сеточки считали морских львов на Алеутских островах
2017-09-18 в 11:19, admin, рубрики: cnn, computer vision, deep learning, kaggle, machine learning, ods, open data science, python, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений
Привет, Коллеги!
27 июня закончилось соревнование на Kaggle по подсчёту морских львов (сивучей) на аэрофотоснимках NOAA Fisheries Steller Sea Lions Population Count. В нем состязались 385 команд. Хочу поделиться с вами историей нашего участия в челлендже и (почти) победой в нём.
Компьютерное зрение. Задайте вопрос эксперту Intel
2017-09-18 в 10:07, admin, рубрики: opencv, Блог компании Intel, вопросы экспертам, машинное зрение, обработка изображений, Разработка робототехники, распознавание образов
Далеко не все ответы можно найти в Интернет. Особенно если вопрос ваш относится к достаточно узкой или новой области — тут необходима консультация гуру, Владельца Тайного Знания. В традициях блога Intel — проведение блого-семинаров, построенных на вопросах читателей. На эти вопросы отвечают эксперты Intel, принимавшие непосредственное участие в создании технологий и продуктов — кому, как не им знать все детали?
В этом месяце место на трибуне предоставлено создателям библиотеки компьютерного зрения OpenCV (Open Source Computer Vision Library), бывшим сотрудникам компании Itseez, вошедшей в состав Intel — Вадиму Писаревскому и Анатолию Бакшееву. Итак, если у вас назрел вопрос об OpenCV, машинном зрении, распознавании образов и других смежных темах, но вы не знали, кому его задать — приглашаем вас в комментарии и личку. Вопросы принимаются до 24 сентября. Автор лучшего вопроса получит приз от Intel — набор фирменных принадлежностей для уютного отдыха.
Под катом — краткая информация о наших экспертах.
Читать полностью »
Мой опыт съемки панорамы 360º на фотопленку
2017-09-18 в 7:00, admin, рубрики: 360, 3d, Canon, forfun, VR, обработка изображений, панорама, панорамное фото, плёнка, старое железо, фотографияИдея
Панорамы 360º как фото, так и видео становятся более популярными. Их можно встретить на картах Google и Яндекса уже не как просто просмотр улиц, их размещают на карты различные бизнесы с целью привлечения клиентов. За последние 5 лет появилось множество панорамных камер, социальные сети научились отображать панорамные фотографии и видео.
Я работаю панорамный фотографом в студии Tour-360.ru, у меня появилась идея снять виртуальный тур используя технологию прошлого, не на цифровую камеру, а на аналоговую. Есть пленочные камеры, которые позволяют снять цилиндрические панорамы, а вот сферические панорамы 360×180º, снятые на пленку я не нашел, поэтому, возможно буду первым. Далее немного теории, практики и, конечно же, результат.
Читать полностью »
Ежемесячная рубрика «Читаем статьи за Вас». Август 2017
2017-09-14 в 11:09, admin, рубрики: arxiv.org, data science, machine learning, ods, open data science, science, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, обработка изображений
Привет!
С этого выпуска мы начинаем хорошую традицию: каждый месяц будет выходить набор рецензий на некоторые научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essence. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество ODS!
Статьи выбираются либо из личного интереса, либо из-за близости к проходящим сейчас соревнованиям. Если вы хотите предложить свою статью или у вас есть какие-то пожелания — просто напишите в комментариях и мы постараемся всё учесть в дальнейшем.
Конкурс идей от ABBYY – как выиграть новый iPhone
2017-09-12 в 14:21, admin, рубрики: ABBYY, AI, AR, mabbyylity, machie learning, mobility, VR, Блог компании ABBYY, идеи, конкурс, машинное обучение, обработка изображений, разработка мобильных приложений, Разработка под AR и VR, хакатон
Всем привет. Меня зовут Игорь Акимов, я руководитель направления мобильных продуктов ABBYY. Наверное, многие знают ABBYY по лучшим словарям Lingvo и помощнику любого студента FineReader, но кроме этого мы занимаемся ещё много чем интересным в сфере интеллектуальной обработки информации и лингвистики. За 28 лет накопили огромный багаж в сфере машинного обучения и нейросетей, а новых проектов и идей так много, что кажется, нам нужна помощь :) Поэтому мы приглашаем вас принять участие в конкурсе. Мы ищем идеи по применению новых технологий в мобильной разработке, которые будут близки большому числу людей. И назвали конкурс мы смело – mABBYYlity (тут и ABBYY, и мобильность, и ability – способность). Короче, всё основное тут – mobility.abbyy.com. А в статью за подробностями.
Читать полностью »
Сегментация лица на селфи без нейросетей
2017-09-11 в 11:08, admin, рубрики: classic, cv2, dlib, face, no deep learning, opencv, python, segmentation, selfie, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, обработка изображений
Приветствую вас, коллеги. Оказывается, не все компьютерное зрение сегодня делается с использованием нейронных сетей. Хотя многие стартапы и заявляют, что у них дип лернинг везде, спешу вас разочаровать, они просто хотят хайпануть немножечко. Рассмотрим, например, задачу сегментации. В нашем слаке развернулась целая драма. Одна богатая и высокотехнологичная селфи-компания собрала датасет для сегментации селфи с помощью нейросетей (а это непростое и недешевое занятие). А другая, более бедная и не очень развитая решила, что можно подкупить людей, размечающих фотки, и спполучить базу. В общем, страсти в этих ваших Интернетах еще те. Недавно я наткнулся на статью, где без всяких нейросетей на устройстве делают очень даже хорошую сегментацию. Для сегментации от пользователя требуется дать алгоритму несколько подсказок, но с помощью dlib и opencv такие подсказки легко автоматизируются. В качестве бонуса мы так же сгладим вырезанное лицо и перенесем на какого-нибудь рандомного человека, тем самым поймем, как работают маски во всех этих снапчятах и маскарадах. В общем, классика еще жива, и если вы хотите немного окунуться в классическое компьютерное зрение на питоне, то добро пожаловать под кат.
Бот в муравейнике
2017-09-08 в 2:23, admin, рубрики: AI, Delphi, Алгоритмы, бот игры, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, компьютерные игры, машинное обучение, обработка изображений, разработка игр, распознавание изображений, робототехника
Еще один игровой бот для «Космических рейнджеров HD» (издатель 1С) наводит на интересные мысли о путях развития искусственного интеллекта (ИИ).Читать полностью »
О различении объектов по цвету
2017-09-06 в 12:16, admin, рубрики: Алгоритмы, машинное обучение, обработка изображений, распознавание цвета, цветопередачаСтатья предназначена, в первую очередь, для людей ранее не работавших с цветом. Она описывает те нюансы, интересные моменты и подводные камни, которые я узнал, когда впервые начал работать с распознаванием цветов (задачи типа сличения цвета двух объектов, нахождения нужного объекта роботом по запросу человека и т.д.).