Рубрика «обработка изображений» - 61

в 14:23, , рубрики: Алгоритмы, глубинное обучение, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений, обучение, Перцептрон

Нейронные сети: практическое применение - 1

Наталья Ефремова погружает публику в специфику практического использования нейросетей. Это — расшифровка доклада Highload++.

Добрый день, меня зовут Наталья Ефремова, и я research scientist в компании N-TechLab. Сегодня я буду рассказывать про виды нейронных сетей и их применение.

Сначала скажу пару слов о нашей компании. Компания новая, может быть многие из вас еще не знают, чем мы занимаемся. В прошлом году мы выиграли состязание MegaFace. Это международное состязание по распознаванию лиц. В этом же году была открыта наша компания, то есть мы на рынке уже около года, даже чуть больше. Соответственно, мы одна из лидирующих компаний в распознавании лиц и обработке биометрических изображений.

Первая часть моего доклада будет направлена тем, кто незнаком с нейронными сетями. Я занимаюсь непосредственно deep learning. В этой области я работаю более 10 лет. Хотя она появилась чуть меньше, чем десятилетие назад, раньше были некие зачатки нейронных сетей, которые были похожи на систему deep learning.
Читать полностью »

в 13:12, , рубрики: C, pillow, pillow-simd, python, sse, uploadcare, x87, высокая производительность, обработка изображений, оптимизация, производительность, ресайз

В пилотной части я рассказал о задаче как можно подробнее. Рассказ получился долгим и беспредметным — в нем не было ни одной строчки кода. Но без понимания задачи очень сложно заниматься оптимизацией. Конечно, некоторые техники можно применять, имея на руках только код. Например, кешировать вычисления, сокращать ветвления. Но мне кажется, что некоторые вещи без понимания задачи просто никогда не сделать. Это и отличает человека от оптимизирующего компилятора. Поэтому ручная оптимизация все еще играет огромную роль: у компилятора есть только код, а у человека есть понимание задачи. Компилятор не может принять решение, что значение "4" достаточно случайно, а человек может.

Как я сделал самый быстрый ресайз изображений. Часть 1, общие оптимизации - 1

Напомню, что речь пойдет об оптимизации операции ресайза изображения методом сверток в реально существующей библиотеке Pillow. Я буду рассказывать о тех изменениях, что я делал несколько лет назад. Но это не будет повторение слово-в-слово: оптимизации будут описаны в порядке, удобном для повествования. Для этих статей я сделал в репозитории отдельную ветку от версии 2.6.2 — именно с этого момента и будет идти повествование.

Читать полностью »

в 14:15, , рубрики: cnn, deep learning, Google, image classification, python, transfer learning, Алгоритмы, глубокие сверточные нейронные сети, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, нейросети, обработка изображений, технологии будущего

Создаём нейронную сеть InceptionV3 для распознавания изображений - 1

Привет! Под катом пойдёт речь о реализации свёрточной нейронной сети архитектуры InceptionV3 с использованием фреймворка Keras. Статью я решил написать после ознакомления с туториалом "Построение мощных моделей классификации с использованием небольшого количества данных". С одобрения автора туториала я немного изменил содержание своей статьи. В отличие от предложенной автором нейронной сети VGG16, мы будем обучать гугловскую глубокую нейронную сеть Inception V3, которая уже предустановлена в Keras.

Вы научитесь:

  1. Импортировать нейронную сеть Inception V3 из библиотеки Keras;
  2. Настраивать сеть: загружать веса, изменять верхнюю часть модели (fc-layers), таким образом, приспосабливая модель под бинарную классификацию;
  3. Проводить тонкую настройку нижнего свёрточного слоя нейронной сети;
  4. Применять аугментацию данных при помощи ImageDataGenerator;
  5. Обучать сеть по частям для экономии ресурсов и времени;
  6. Оценивать работу модели.

При написании статьи я ставил перед собой задачу представить максимально практичный материал, который раскроет некоторые интересные возможности фреймворка Keras.
Читать полностью »

в 8:17, , рубрики: avx, pillow, pillow-simd, python, simd, sse, uploadcare, высокая производительность, обработка изображений, оптимизация, производительность, ресайз

Здравствуйте, меня зовут Саша, я написал самый быстрый ресайз изображений для современных х86 процессоров. Я так утверждаю, поскольку все остальные библиотеки, которые я сумел найти и протестировать, оказались медленнее. Я занялся этой задачей, когда работал над оптимизацией ресайза картинок на лету в Uploadcare. Мы решили открыть код и в результате появился проект Pillow-SIMD. Любой желающий с легкостью может использовать его в приложении на языке Python.

Любой код выполняется на конкретном железе и хорошей оптимизации можно добиться, только понимая его архитектуру. Всего я планирую выпустить 4 или 5 статей, в которых расскажу как применять знание архитектуры железа для оптимизации реальной задачи. Своим примером я хочу побудить вас оптимизировать другие прикладные задачи. Первые две статьи выйдут в течение недели, остальные — по мере готовности.

Читать полностью »

в 5:00, , рубрики: c++, opencv, детектор движения, обработка изображений, техническое зрение

image

Данная статья будет полезна новичкам, которые только начали использовать библиотеку OpenCV и еще не знают все её возможности. В частности, на основе биоинспирированного модуля библиотеки OpenCV можно сделать адаптивный к освещению детектор движения. Данный детектор движения будет работать в полумраке лучше, чем обычное вычитание двух кадров.

Читать полностью »

в 14:20, , рубрики: wolfram language, Алгоритмы, кинематограф, математика, обработка изображений, Программирование

Анализ и перевод языка пришельцев с помощью Wolfram Language - 1

А что если пришельцы действительно захотят посетить Землю? Будут ли мировые лидеры способствовать изучению их языка? Когда Дени Вильнёв начал работать над научно-фантастическим фильмом “Прибытие”, ему и его команде пришлось обратиться к настоящим ученым Стивену и Кристоферу Вольфрамам, дабы представить подлинную науку на большом экране. Кристоферу была поставлена задача анализа и написания кода для вымышленного нелинейного, визуального языка.Читать полностью »

в 19:52, , рубрики: .net, anamorphic, C#, unity, unity3d, обработка изображений, Программирование

Всем привет! Сейчас я работаю в VRTech, и в рамках работы я натолкнулся на интересную задачу о которой хочется рассказать. Задача заключалась в том, чтобы получить анаморфное отображение картинки. Я попытаюсь рассказать, что такое анаморфные искажения, как рассчитать простейший случай линейного отображения такого искажения на плоскость, а так же предложу своё решение реализованное с помощью Unity.

image
Читать полностью »

в 7:11, , рубрики: Блог компании Университет ИТМО, дайджест, компьютерное моделирование, научные исследования, обработка изображений, Университет ИТМО

В этом дайджесте мы собрали интересные статьи, вышедшие за последние 2 года в журналах Университета ИТМО. Все материалы находятся в открытом доступе и охватывают темы, связанные с обработкой изображений (от расчетов объективов до автоматической корректировки изображения) и компьютерным моделированием различных процессов: начиная от работы светодиодного светильника и заканчивая моделированием поведения датчика индукционного лага на глубоководном судне.

Материалы журналов Университета ИТМО: исследования в сфере обработки изображений и компьютерного моделирования - 1Читать полностью »

в 7:59, , рубрики: алгоритм, Алгоритмы, изображения, Компьютерное зрение, математика, машинное зрение, обработка изображений, поиск изображений

Недавно, в связи с разработкой новой линейки продукции, в нашей компании встала задача поиска идентичных изображений в базе.

Отдавать реализацию на аутсорс слишком дорого и не гарантирует наилучшего решения. Отдать на откуп фрилансеру — дешевле, но и решение скорее всего будет таким же дешевым и основанным на существующих библиотеках, типа OpenCV. Но если бы задача решалась так просто, то конкуренты уже давно бы этим воспользовались и сделали достойный продукт, но его на рынке нет. В общем, присущие нам перфекционизм, амбициозность и желание быть лучшими, не позволяют нам выводить на рынок продукт «как у всех», нам нужно лучше, быстрее, сильнее. Приняли решение самостоятельно разобраться в вопросе, выработать решение, написать подробное техническое задание и уже отдать на реализацию фрилансеру. Была надежда, что существуют готовые решения, которых просто не заметили конкуренты. Но изучив вопрос (а вместе с ним и алгоритмы ORB, BRIEF, FAST, SIFT, SURF, BRISK, A-KAZE, Viola-Jones и еще несколько) стало понятно, что у всех этих алгоритмов есть свои недостатки. Хотя для решения нашей задачи некоторые из вышеперечисленных алгоритмов и подходили, но как то неожиданно захотелось уникальности и простоты решения. И вот выношу на суд сообщества, алгоритм собственного сочинения.

Любителей покритиковать (конструктивно) прошу под кат.
Читать полностью »

в 5:55, , рубрики: .net, C#, Excel, joke, open source, обработка изображений

image

Не так давно я опубликовал маленькую заметку о небольшой программе, которую я разработал для приятеля. К моему удивлению, она получила неплохие отзывы и «пришлась ко двору» некоторым «хабровчанам».

Я подумал и решил поделиться ссылками на другие свои «крохотульки», маленькие разработки, опубликованные open source. Number #2 будет небольшая программа-шутка, превращающая картинку в формате jpeg в Excel spreadsheet ;)
Читать полностью »

1...1020...606162...7080...130
Рейтинг@Mail.ru
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