Рубрика «нейронные сети»

Всем привет.
Написал библиотеку для обучения нейронной сети. Кому интересно, прошу.
Читать полностью »

У команды Яндекс.Погоды есть традиция рассказывать о новых технологиях на Хабре. Мы уже рассказывали, как методы машинного обучения позволили создать более точный прогноз погоды, а также о том, как нейросети и данные с радаров помогают прогнозировать осадки.

Сегодня мы расскажем читателям Хабра о новой технологии, с помощью которое нам удалось добиться прогнозирования осадков с точностью до минут даже там, где данных с радаров просто нет. И помогли нам в этом снимки со спутников.

Как Яндекс создал глобальный прогноз осадков с использованием радаров и спутников - 1
Снимки спутника Meteosat-8 из космоса (источник: EUMETSAT)
Читать полностью »

Около года назад компания Intel Movidius выпустила устройство для эффективного инференса сверточных нейросетей — Movidius Neural Compute Stick (NCS). Это устройство позволяет использовать нейросети для распознавания или детектирования объектов в условиях ограниченного энергопотребления, в том числе в задачах робототехники. NCS имеет USB-интерфейс и потребляет не более 1 ватта. В этой статье я расскажу об опыте использования NCS с Raspberry Pi для задачи обнаружения лиц в видео, включая как обучение Mobilenet-SSD детектора, так и его запуск на Raspberry.

Весь код можно найти в моих двух репозиториях: обучение детектора и демо с обнаружением лиц.

Обнаружение лиц на видео: Raspberry Pi и Neural Compute Stick - 1
Читать полностью »

На Хабре периодически появляются обзоры курсов по машинному обучению. Но такие статьи чаще добавляют в закладки, чем проходят сами курсы. Причины для этого разные: курсы на английском языке, требуют уверенного знания матана или специфичных фреймворков (либо наоборот не описаны начальные знания, необходимые для прохождения курса), находятся на других сайтах и требуют регистрации, имеют расписание, домашнюю работу и тяжело сочетаются с трудовыми буднями. Всё это мешает уже сейчас с нуля начать погружаться в мир машинного обучения со своей собственной скоростью, ровно до того уровня, который интересен и пропускать при этом неинтересные разделы.

В этом обзоре в основном присутствуют только ссылки на статьи на хабре, а ссылки на другие ресурсы в качестве дополнения (информация на них на русском языке и не нужно регистрироваться). Все рекомендованные мною статьи и материалы я прочитал лично. Я попробовал каждый видеокурс, чтобы выбрать что понравится мне и помочь с выбором остальным. Большинство статей мною были прочитаны ранее, но есть и те на которые я наткнулся во время написания этого обзора.

Обзор состоит из нескольких разделов, чтобы каждый мог выбрать уровень с которого можно начать.
Для крупных разделов и видео-курсов указаны приблизительные временные затраты, необходимые знания, ожидаемые результаты и задания для самопроверки.

Нейронные сети с нуля. Обзор курсов и статей на русском языке, бесплатно и без регистрации - 1
Читать полностью »

Определение цвета автомобилей с использованием нейронных сетей и TensorFlow - 1

Здравствуйте, меня зовут Роман Лапин, я студент 2 курса магистратуры факультета Высшей Школы Общей и Прикладной Физики ННГУ. В этом году мне удалось пройти отбор и поучаствовать в работе Летней Школы Intel в Нижнем Новгороде. Передо мной была поставлена задача определения цвета автомобиля при помощи библиотеки Tensorflow, над которой я работал вместе со своим ментором и инженером команды ICV Алексеем Сидневым.
И вот что у меня получилось.
Читать полностью »

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Learning 3D Face Morphable Model Out of 2D Images».

3DMM

Трёхмерная морфируемая модель лица (3D Morphable Model, далее 3DMM)  —  это статистическая модель структуры и текстуры лица, которая используются компьютерном зрении, компьютерной графике, при анализе человеческого поведения и в пластической хирургии.

Неповторимость каждой черты лица делает моделирование человеческого лица нетривиальной задачей. 3DMM создётся для получения модели лица в пространстве явных соответствий. Это означает поточечное соответствие между полученной моделью и другими моделями, позволяющими выполнять морфирование. Кроме того, в 3DMM должны быть отражены трансформации низкого уровня, такие как отличия мужского лица от женского, нейтрального выражения лица от улыбки.
Читать полностью »

Привет! После того, как мы рассмотрели некоторые способы построения многопользовательских виртуальных/3D пространств в прошлой статье, вернемся к ним в контексте обучения. Как, например, качественно обучить одному и тому же целую команду, состоящую из совершенно разных людей. Подробности под катом!

Многопользовательский VR: как реализовать? - 1Читать полностью »

Привет! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Facial Surface and Texture Synthesis via GAN».

Когда у исследователей имеется недостаток реальных данных, зачастую они прибегают к аугментации данных, как способу расширить имеющийся датасет. Идея состоит в том, чтобы модифицировать имеющийся тренировочный датасет таким образом, чтобы оставить семантические свойства нетронутыми. Не такая уж тривиальная задача, если речь идет о человеческих лицах.
Читать полностью »

Практическое использование нейросетей - 1

Наверняка многие помнят 4 серию 4-го сезона Кремниевой Долины, вышедшую в прошлом году, в которой Дзанг Янг запилил приложение Not HotDog.

Как оказалось на самом деле, это было реальное приложение, которое сделало HBO специально для этой серии и об этом Хабр уже писал.

Ну а мы расскажем как сделали бота для определения не только хотдогов, но и множества других предметов, а также для определения пола и возраста людей по фотографии.
Читать полностью »

Машинное обучение продолжает проникать в индустрии за пределами интернет-отрасли. На конференции Data&Science «Мир глазами роботов» Александр Белугин из компании «Цифра» рассказал об успехах, сложностях и актуальных задачах на этом пути. Внедрение таких технологий, как компьютерное зрение, требует серийности и продуктового подхода, позволяющего снизить стоимость единичных внедрений. Дело в том, что видов задач на производстве очень много. Из доклада можно узнать о продуктах, мировых трендах и опыте команды Александра в сферах промышленной безопасности и автоматизации процессов.

— Доброе утро. Рад, что все пришли на эту интересную конференцию. Я сначала кратко расскажу про компанию «Цифра», затем — немного о задачах, которые стоят в промышленности, и о типовых способах решения таких задач. Это задачи без роботов, не сборочные, а разные процессные производства. В конце немного рассмотрим наш опыт.
Читать полностью »