Добрый день читатели !
В пятницу 30 сентября по всей Европе проходила ежегодная акция Ночь ученых. В рамках этой акции различные университеты и исследовательские организации открывают свои двери всем желающим познакомиться с научной сферой. Дополнительным плюсом можно считать, что все это совершенно бесплатно. Особенно приятно, что много детей участвует в таких экскурсиях. По популярности эту акцию можно сравнить с Ночью музеев. В этой статье я хотел бы рассказать о своих впечатлениях от посещения мероприятий в рамках этого события в городе Брно (Чехия). Кстати, прошу прощения за плохое качество некоторых фотографий — снимал на телефон. Кому интересно, прошу под кат.
Читать полностью »
Рубрика «обработка изображений» - 65
Ночь ученых 2016: как популяризируют науку на Западе
2016-10-03 в 20:44, admin, рубрики: Компьютерное зрение, моделирование социальных процессов, наука, Научно-популярное, обработка изображений, популяризация науки, робототехника, строительные материалы[SC]Работаем со сканером
2016-09-27 в 8:51, admin, рубрики: .net, C#, copy-cat, WIA, Блог компании Тинькофф Банк, обработка изображений, онотоле, онотолей, разработка, сканирование документов, сканирование мозга![[SC]Работаем со сканером - 1](https://www.pvsm.ru/images/2016/09/27/SC-rabotaem-so-skanerom.jpg "[SC]Работаем со сканером - 1")
Последние несколько лет мы с коллегами пытаемся сделать так, чтобы в офисе стало меньше бумаги. С цифровыми документами сотрудники работают быстрее и качественнее — да и пыли становится в разы меньше.
Чтобы полностью перейти на цифровые документы сначала надо отсканировать бумажные. Для разработки десктопных приложений сканировщиков мы используем .NET Framework. Из коробки он не предоставляет средств для работы со сканерами. Поскольку .NET дружит с COM, можно использовать компонент WIA (Windows Imaging Architecture).
Читать полностью »
Где распознают лица
2016-09-26 в 11:24, admin, рубрики: gotech, visionlabs, Блог компании GoTech.vc, информационная безопасность, обработка изображений, распознавание лиц, метки: visionlabsКомпания VisionLabs, которая специализируется на технологии распознавания лиц, меньше чем за год стала одним из победителей конкурса Web Ready (с 2016 года — GoTech), вошла в список 12 финалистов программы Challenge UP!, организованной Intel, Cisco и Deutsche Telekom AG, а также привлекла 350 млн рублей инвестиций венчурного фонда Sistema Venture Capital.
Александр Ханин, генеральный директор компании, рассказывает о том, как технологии распознавания лиц внедряются в коммерческом секторе, какое их ждет будущее и как к ним относятся те, кто попадает в объектив, а также выделяет решения, которые могут составить им конкуренцию.Читать полностью »
О новых успехах противостояния (СР УВЧ!*)
2016-09-21 в 23:04, admin, рубрики: computer vision, deep learning, DOOM, DQN, LSTM, reinforcement learning, Алгоритмы, машинное обучение, обработка изображенийПару дней назад появилась статья которую почти никто не освещал. На мой взгляд она замечательная, поэтому я про неё расскажу в меру своих способностей. Статья о том, чего пока не было: машину научили играть в шутер, используя только картинку с экрана. Вместо тысячи слов:
Не идеально, но по мне — очень классно. 3D шутер, который играется в реальном времени — это впервые.
Читать полностью »
Сжатие мобильной графики в формат ETC1 и открытая утилита
2016-09-20 в 11:06, admin, рубрики: ETC1, Gamedev, Playrix, Алгоритмы, Блог компании Playrix, обработка изображений, разработка игр, разработка мобильных приложений, метки: ETC1При развитии free-to-play мобильной игры вместе с новыми фичами регулярно добавляется и новая графика. Часть ее включается в дистрибутив, часть скачивается в ходе игры. Для возможности запуска приложения на устройствах с небольшим размером оперативной памяти разработчики применяют аппаратно сжатые текстуры.
Формат ETC1 обязателен к поддержке на всех Android-устройствах с OpenGL ES 2.0 и является хорошей отправной точкой оптимизации потребляемой оперативной памяти. По сравнению с форматами PNG, JPEG, WebP загрузка текстур ETC1 осуществляется без интенсивных расчетов обычным копированием памяти. Также улучшается производительность игры по причине меньших размеров данных текстур пересылаемых из медленной памяти в быструю.
Читать полностью »
DetectNet: Deep Neural Network для Object Detection в DIGITS
2016-09-19 в 7:49, admin, рубрики: deep learning, DIGITS, machine learning, Nvidia, машинное обучение, обработка изображенийВ последнее время мне очень нравится читать статьи на тему deep learning, сверточные сети, обработка изображений и т.д. Действительно, тут есть очень крутые статьи, которые поражают и вдохновляют на собственные "более скромные" подвиги. Итак, хочу представить вниманию русскоязычной публики перевод статьи от Nvidia, написанной 11 августа 2016, в которой представлен их новый инструмент DIGITS и сеть DetectNet для обнаружения объектов на изображениях. Оригинальная статья, конечно, может показаться вначале немного рекламной, да и сеть DetectNet ничего "революционного" не представляет, но комбинация инструмента DIGITS и сети DetectNet, мне кажется, может быть интересной для всех.
Сегодня с помощью NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) исследователи-аналитики имеют в своем распоряжении всю мощью глубокого обучения (deep learning) для решения самых общих задач в этой области, таких как: подготовка данных, определение сверточной сети, параллельное обучение нескольких моделей, наблюдение за процессом обучения в реальном времени, а также выбор лучшей модели. Полностью интерактивный инструмент DIGITS избавляет вас от программирования и отладки и вы занимаетесь только дизайном и обучением сети.
Анимированные QR коды
2016-09-15 в 7:53, admin, рубрики: gif-анимация, open source, python, python3, QR code, обработка изображений
В свободном доступе появилась реализация интересных графических или анимированных QR кодов.
Вы можете применить эту идею в ваших проектах. Например, предоставить возможность пользователям создавать QR коды из аватарок, использовать в маркетинге или продвижении.
Github: github.com/sylnsfar/qrcode
Веб-версия: www.amazing-qrcode.com
Примеры анимированных QR кодов, GIF 1Мб
Что такое свёрточная нейронная сеть
2016-09-08 в 11:50, admin, рубрики: глубинное обучение, зрение, машинное зрение, машинное обучение, мозг, нейронные сети, обработка изображений, Программирование
Введение
Свёрточные нейронные сети (СНС). Звучит как странное сочетание биологии и математики с примесью информатики, но как бы оно не звучало, эти сети — одни из самых влиятельных инноваций в области компьютерного зрения. Впервые нейронные сети привлекли всеобщее внимание в 2012 году, когда Алекс Крижевски благодаря им выиграл конкурс ImageNet (грубо говоря, это ежегодная олимпиада по машинному зрению), снизив рекорд классификации ошибок с 26% до 15%, что тогда стало прорывом. Сегодня глубинное обучения лежит в основе услуг многих компаний: Facebook использует нейронные сети для алгоритмов автоматического проставления тегов, Google — для поиска среди фотографий пользователя, Amazon — для генерации рекомендаций товаров, Pinterest — для персонализации домашней страницы пользователя, а Instagram — для поисковой инфраструктуры.
Но классический, и, возможно, самый популярный вариант использования сетей это обработка изображений. Давайте посмотрим, как СНС используются для классификации изображений.
Задача
Задача классификации изображений — это приём начального изображения и вывод его класса (кошка, собака и т.д.) или группы вероятных классов, которая лучше всего характеризует изображение. Для людей это один из первых навыков, который они начинают осваивать с рождения.
Batch Normalization для ускорения обучения нейронных сетей
2016-09-06 в 9:44, admin, рубрики: big data, Алгоритмы, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений, обучениеВ современном мире нейронные сети находят себе всё больше применений в различных областях науки и бизнеса. Причем чем сложнее задача, тем более сложной получается нейросеть.
Обучение сложных нейронных сетей иногда может занимать дни и недели только для одной конфигурации. А чтобы подобрать оптимальную конфигурацию для конкретной задачи, требуется запустить обучение несколько раз — это может занять месяцы вычислений даже на действительно мощной машине.
В какой-то момент, знакомясь с представленным в 2015 году методом Batch Normalization от компании Google мне, для решения задачи связанной с распознаванием лиц, удалось существенно улучшить скорость работы нейросети.
За подробностями прошу под кат.
Обзор задач компьютерного зрения в медицине
2016-09-04 в 17:00, admin, рубрики: Компьютерное зрение, машинное обучение, медицина, обработка изображений
Компьютерное зрение и машинное обучение находят своё применение во многих сферах деятельности человека. Исключением не стала и медицина.
В этой статье рассматриваются наиболее интересные, на взгляд автора, задачи компьютерного зрения в медицине.
Автоматическое детектирование циркулирующих опухолевых клеток
Циркулирующие опухолевые клетки скрестившиеся с с несколькими флуоресцентными антителами
Циркулирующие опухолевые клетки — это клетки, которые отделяются от места основной опухоли и распространяются через кровоток, образуя вторичные опухоли в других органах.Читать полностью »