Всем привет!
Недавно я участвовал в олимпиаде по искусственному интеллекту на Python и там было много интересных задач, но самая интересная это про звезды на небе: "Дано фото звездного неба с земли. Задача: определить количество звёзд на небе"
Вроде бы не сложно, если фотка только со звездами, например:
В этой части мы научим газонокосилку отличать скошенную траву от нескошенной с помощью нейросети. А также определять препятствия, такие как бетонные дорожки, что было невозможно только датчиком расстояния в предыдущей части.
Не так давно перед нами стояла задача найти и извлечь печати с документов. Зачем? Например, для проверки наличия печатей в договорах с двух сторон (участников договора). У нас в закромах уже был прототип для их поиска, написанный на OpenCV, но он был сыроват. Решили откопать данный реликт, стряхнуть с него пыль и на его основе сделать рабочее решение.
Большинство приемов, описанных здесь, можно применить и вне задачи поиска печатей. Например:
В итоге, у нас было два варианта: решать с помощью нейронных сетей или же воскресить прототип на OpenCV. Почему мы решили взять OpenCV? Ответ в конце статьи.
Алисса Перез из команды Google Play Dev написала статью, которую мы перевели. В ней много полезной информации о подходах к сегментации пользователей: юзер-таргетинге и его связи с развитием бизнеса.
Основная цель каждой мобильной игры — создать для игроков что-то интересное и затягивающее. Ваша первоочередная задача как разработчика — учесть жизненный цикл отдельно взятого игрока, придумать что-то инновационное и убедить аудиторию в том, что конкретно за вашу игру стоит платить.
Важно помнить, что не существует единого метода, который поможет предсказать поведение абсолютно всех игроков. Привлекать в игру разные категории людей нужно совершенно по-разному. В этом нам поможет сегментация: мощный инструмент, позволяющий создавать индивидуальные впечатления для каждого игрока и тем самым способствовать развитию вашего бизнеса.
Читать полностью »
Некоторое время назад мне потребовалось решить задачу сегментации точек в Point Cloud (облака точек — данные, полученные с лидаров).
Пример данных и решаемой задачи:
Поиски общего обзора существующих методов оказались неуспешными, поэтому пришлось собирать информацию самостоятельно. Результат вы можете видеть: здесь собраны наиболее важные и интересные (по моему мнению) статьи за последние несколько лет. Все рассмотренные модели решают задачу сегментации облака точек (к какому классу принадлежит каждая точка).
Эта статья будет полезна тем, кто хорошо знаком с нейронными сетями и хочет понять, как применять их к неструктурированным данным (к примеру графам).
В этой статье представляем страницы, очень распространённую схему управления памятью, которую мы тоже применим в нашей ОС. Статья объясняет, почему необходима изоляция памяти, как работает сегментация, что такое виртуальная память и как страницы решают проблему фрагментации. Также исследуем схему многоуровневых таблиц страниц в архитектуре x86_64.
Этот блог выложен на GitHub. Если у вас какие-то вопросы или проблемы, открывайте там соответствующий запрос.
Читать полностью »
Для чего выполняется томографическое исследование? В большинстве случаев ради медицинской диагностики, иногда — в научных целях. Цель медицинской диагностики — выявить патологию, либо получить о ней дополнительную информацию, либо же убедиться, что её нет. Каким образом это достигается? В большинстве случаев путем последовательного ручного анализа срезов, сгенерированных томографом. Зачастую этого вполне достаточно. Но в некоторых случаях получить достаточно информации только на основе анализа плоских срезов невозможно или картина получается неполной: например, при поиске патологий сосудов или анализе некоторых переломов. Также, иногда необходима информация о взаимном расположении различных органов: особенно это актуально при планировании предстоящих операций. Получить такую информацию только на основе плоских срезов, в большинстве случаев, затруднительно. Тогда приходит на помощь трехмерная реконструкция томографических данных.
Читать полностью »
В этой статье мы расскажем, как сегментировать пользователей для travel, food delivery, e-commerce, F2P-гейминг, subscription service вертикалей.
Привлечение новых пользователей в мобильное приложение (User Acquisition) уступает новому сильному тренду мобильного маркетинга: ретаргетингу.
Тенденции User Acquisition не столь радужны и оптимистичны: количество рекламодателей растет при относительно не растущем мобильном рекламном рынке. Цены на привлечение нового пользователя растут вдвое. Кроме этого, информационное поле потребителя перегружено, и завоевать внимание рекламой становится все сложнее. Да и пользовательская база многих приложений и игр давно перевалила за миллионы, что означает, привлечение новых пользователей становится просто проблематичным.Читать полностью »
Сегментация изображений является задачей разбиения цифрового изображения на одну или несколько областей, представляющих интерес. Это фундаментальная проблема в области компьютерного зрения, которая решается многими различными способами, каждый из которых обладает своими преимуществами и недостатками.
В этой статье я кратко рассмотрю понятие метода фиксации уровня и неявно заданных динамических поверхностей (level set method). Также рассмотрю роль этого метода в бинарной сегментации с введением и определением математических конструкций, таких как SDT (Signed Distance Transforms), маркированной карты расстояний.
Слева — исходное изображение, справа — сегментированное
Читать полностью »
Это статья рассчитана на новичков, которые только начинают осваивать методы обработки изображений. Сама я часто сталкиваюсь с отсутствием легких примеров, особенно на русском языке, поэтому надеюсь данный материал окажется полезным.
Как-то встала передо мной следующая задача. У меня было много фотографий болгарских перцев и необходимо было отделить растение от фона. На примере этой задачи я покажу один из самых примитивных способов как это можно сделать при помощи openCV 2.4.
Суть задачи: закрасить белым все что не является растением.
Исходная фотография (слева) и то что должно получиться (справа).
Читать полностью »
