Я не открою Америку, если скажу, что самой популярной библиотекой для распознавания штрихкода является ZXing («Zebra Crossing»). Список поддерживаемых форматов довольно внушителен и включает в себя: EAN-8 и EAN-13, QR Code, UPC-A и UPC-E, Code 39, Code 93, Code 128 и другие.
Есть порт и для WinRT, а значит, библиотеку можно использовать и с универсальной платформой Windows.
Читать полностью »
В предыдущем посте я постарался описать, как легко можно воспользоваться преимуществом GPU для обработки изображений. Судьба сложилась так, что мне подвернулась возможность попробовать улучшить медианную фильтрацию для GPU. В данном посте я постараюсь рассказать каким образом можно получить еще больше производительности от GPU в обработке изображений, в частности, на примере медианной фильтрации. Сравнивать будем GPU GTX 780 ti с оптимизированным кодом, запущенном на современном процессоре Intel Core i7 Skylake 4.0 GHz с набором векторных регистров AVX2. Достигнутая скорость фильтрации квадратом 3х3 в 51 GPixels/sec для GPU GTX 780Ti и удельная скорость фильтрации квадратом 3х3 в 10.2 GPixels/sec на 1 TFlops для одинарной точности на данное время являются самыми высокими из всех известных в мире.
В этой статье речь пойдет о проверке еще одного известного open source проекта — векторного графического редактора Inkscape 0.92. Проект развивается уже более 12 лет и предоставляет множество возможностей по работе с различными форматами векторных иллюстраций. За это время его кодовая база выросла до 600 тысяч строк, и пришло время проверить его с помощью статического анализатора PVS-Studio.
Читать полностью »
Прошло некоторое время с тех пор, как я начал делать игры для iOS и Android на Adobe AIR. Сегодня хочу поделиться способом создания игр под различные разрешения экранов — этот подход я успешно применяю в своих проектах.
Читать полностью »
Pokemon Go практически сразу после релиза стала чрезвычайно популярной игрой. Благодаря этому приложению миллионы любителей мобильных игр стали в день проходить просто огромные расстояния. Некоторые пользователи, увлекшиеся Pokemon Go, выполняют и перевыполняют свои обычные нормы по количеству пройденных за день шагов.
Найти некоторых покемонов бывает очень непросто — да и что бы это была за игра, если бы ее можно было пройти за несколько часов? Карманных монстров различных видов приходится искать неделями, и далеко не всегда такие поиски успешны. Поэтому ряд разработчиков занялся поиском способов облегчить жизнь игрокам в Pokemon Go. Разработчик из Сан Франциско по имени Майкл Су (Michael Hsu) привлек к поискам когнитивную систему IBM Watson.
Читать полностью »
Приветствую тебя! Наверняка вы заметили, что тема стилизации фотографий под различные художественные стили активно обсуждается в этих ваших интернетах. Читая все эти популярные статьи, вы можете подумать, что под капотом этих приложений творится магия, и нейронная сеть действительно фантазирует и перерисовывает изображение с нуля. Так уж получилось, что наша команда столкнулась с подобной задачей: в рамках внутрикорпоративного хакатона мы сделали стилизацию видео, т.к. приложение для фоточек уже было. В этом посте мы с вами разберемся, как это сеть "перерисовывает" изображения, и разберем статьи, благодаря которым это стало возможно. Рекомендую ознакомиться с прошлым постом перед прочтением этого материала и вообще с основами сверточных нейронных сетей. Вас ждет немного формул, немного кода (примеры я буду приводить на Theano и Lasagne), а также много картинок. Этот пост построен в хронологическом порядке появления статей и, соответственно, самих идей. Иногда я буду его разбавлять нашим недавним опытом. Вот вам мальчик из ада для привлечения внимания.
Это подробная инструкция по распознаванию образов в R с использованием глубокой сверточной нейронной сети, предоставляемой пакетом MXNet. В этой статье приведен воспроизводимый пример, как получить 97,5% точность в задаче распознавания лиц на R.
Алиасинг представляет одну из фундаментальных проблем компьютерной графики, и для борьбы с ним придумано множество разнообразных алгоритмов антиалиасинга. Появление MLAA привлекло интерес к алгоритмам, работающим на этапе постобработки. Одним из таких алгоритмов (с небольшой оговоркой) является Geometry Buffer Anti-Aliasing (GBAA). В этом материале описана попытка модификации оригинального алгоритма для улучшения качества антиалиасинга в некоторых случаях.
Kaggle — это платформа для проведения конкурсов по машинному обучению. На Хабре частенько пишут про неё: 1, 2, 3, 4, и.т.д.
Конкурсы на Kaggle интересные и практичные. Первые места обычно сопровождаются неплохими призовыми (топовые конкурсы — более 100к долларов). В последнее время на Kaggle предлагали распознавать:
И многое-многое другое.
Мне давно хотелось попробовать, но что-то всё время мешало. Я разрабатывал много систем, связанных с обработкой изображений: тематика близка. Навыки более лежат в практической части и классических Computer Vision (CV) алгоритмах, чем в современных Machine Learning техниках, так что было интересно оценить свои знания на мировом уровне плюс подтянуть понимание свёрточных сетей.
И вот внезапно всё сложилось. Выпало пару недель не очень напряжённого графика. На kaggle проходил интересный конкурс по близкой тематике.Я обновил себе комп. А самое главное — подбил vasyutka и Nikkolo на то, чтобы составить компанию.
Сразу скажу, что феерических результатов мы не достигли. Но 18 место из 1.5 тысяч участников я считаю неплохим. А учитывая, что это наш первый опыт участия в kaggle, что из 3х месяц конкурса мы участвовали лишь 2.5 недели, что все результаты получены на одной единственной видеокарте — мне кажется, что мы хорошо выступили.
О чём будет эта статья? Во-первых, про саму задачу и наш метод её решения. Во-вторых, про процесс решения CV задач. Я писал достаточно много статей на хабре о машинном зрении(1,2,3), но писанину и теорию всегда лучше подкреплять примером. А писать статьи по какой-то коммерческой задаче по очевидным причинам нельзя. Теперь наконец расскажу про процесс. Тем более что тут он самый обычный, хорошо иллюстрирующий как задачи решаются. В-третьих, статья про то, что идёт после решения идеализированной задаче в вакууме: что будет когда задача столкнётся с реальностью.
Читать полностью »
Кажется, не проходит и дня, чтобы на Хабре не появлялись посты о нейронных сетях. Они сделали машинное обучение доступным не только большим компаниям, но и любому человеку, который умеет программировать. Несмотря на то, что всем кажется, будто о нейросетях уже всем все известно, мы решили поделиться обзорной лекцией, прочитанной в рамках Малого ШАДа, рассчитанного на старшеклассников с сильной математической подготовкой.
Материал, рассказанный нашим коллегой Константином Лахманом обобщает историю развития нейросетей, их основные особенности и принципиальные отличия от других моделей, применяемых в машинном обучении. Также речь пойдёт о конкретных примерах применения нейросетевых технологий и их ближайших перспективах. Лекция будет полезна тем, кому хочется систематизировать у себя в голове все самые важные современные знания о нейронных сетях.
Константин klakhman Лахман закончил МИФИ, работал исследователем в отделе нейронаук НИЦ «Курчатовский институт». В Яндексе занимается нейросетевыми технологиями, используемыми в компьютерном зрении.
Под катом — подробная расшифровка со слайдами.
Читать полностью »
