Рубрика «обработка изображений»

Всем привет. Это моя юбилейная статья на хабре. За почти 7 лет я написал 10 статей (включая эту), 8 из них — технические. Общее количество просмотров всех статей — около полумиллиона.
Основной вклад я внёс в два хаба: PHP и Серверное администрирование. Мне нравится работать на стыке этих двух областей, но сфера моих интересов гораздо шире.
Как и многие разработчики я часто пользуюсь результатами чужого труда (статьи на хабре, код на гитхабе, ...), поэтому я всегда рад делиться с сообществом своими результатами в ответ. Написание статей — это не только возврат долга сообществу, но так же позваляет найти единомышленников, получить комментарии от профессионалов в узкой сфере и ещё больше углубить свои знания в исследуемой области.

Собственно эта статья об одном из таких моментов. В ней я опишу чем занимался почти всё своё свободное время за последние полгода. Кроме тех моментов, когда я ходил купаться в море через дорогу, смотрел сериалы или игрался в игры.

Компьютерное зрение и машинное обучение в PHP используя библиотеку opencv - 1
Читать полностью »

Педагогика интересовала меня очень давно и, много лет, я, будучи студентом, воспитанный, но в то же время изведенный и задерганный существующей организацией обучения думал о том, как бы её улучшить. В последнее время мне все чаще предоставляется случай проверить какие-нибудь из идей на практике. В частности, этой весной мне в политехе (СПБПУ) предоставилась возможность прочитать курс “Обработка сигналов”. Его организация, в особенности организация отчетности — первый эксперимент, результаты которого мне кажутся сколько-нибудь удачными, и в этой статье я хочу про организацию этого курса рассказать.

Читать полностью »

Я все еще не до конца понял, как так получилось, но в прошлом году я слово за слово подписался прочитать курс по Deep Learning и вот, на удивление, прочитал. Обещал — выкладываю!

Курс не претендует на полноту, скорее это способ поиграться руками с основными областями, где deep learning устоялся как пракический инструмент, и получить достаточную базу, чтобы свободно читать и понимать современные статьи.

Материалы курса были опробованы на студентах кафедры АФТИ Новосибирского Государственного Университета, поэтому есть шанс, что по ним действительно можно чему-то научиться.

Курс о Deep Learning на пальцах - 1
Читать полностью »

Kaggle: Amazon from Space — трюки и хаки при обучении нейросетей - 1

Летом прошлого года закончилось соревнование на площадке kaggle, которое было посвящено классификации спутниковых снимков лесов Амазонки. Наша команда заняла 7 место из 900+ участников. Не смотря на то, что соревнование закончилось давно, почти все приемы нашего решения применимы до сих пор, причём не только для соревнований, но и для обучения нейросетей для прода. За подробностями под кат.
Читать полностью »

Или как я оказался в команде победителей соревнования Machines Can See 2018 adversarial competition.

image
Суть любых состязательных атак на примере.

Так уж получилось, что мне довелось поучаствовать в соревновании Machines Can See 2018. Я присоединился к соревнованию я поздновато (примерно за неделю до окончания), но в конечном итоге оказался в команде из 4 человек, где вклад троих из нас (включая меня) был необходим для победы (убрать одну составляющую — и мы бы оказались в аутсайдерах).

Цель соревнования — изменять лица людей так, что сверточная нейросеть, предоставленная как черный ящик организаторами, не могла различить лицо-источник от лица-цели. Допустимое количество изменений было ограничено SSIM.
Читать полностью »

«Глаз в небе»: патрульный беспилотник с распознаванием насилия в скоплениях людей и общественных местах - 1
Иллюстрация слева показывает 14 ключевых точек на человеческом теле, которые распознаёт система машинного зрения: голова, шея, плечи, локти, запястья, бёдра, колени, лодыжки. Справа вверху беспилотник Parrot AR с системой распознавания насилия. Справа внизу отдельные элементы фотографии из обучающего набора данных с ключевыми точками

В наше время БПЛА всё более активно используются правоохранительными органами и спецслужбами. Обычно для шпионажа, разведки, пограничного контроля и т. д. Полиция пока не очень активно применяет дроны для патрулирования городских улиц. А ведь здесь кроется огромный потенциал. Патрульные беспилотники позволяют значительно сэкономить на зарплате персонала. Они покрывают большие территории и отлично видят в темноте.

В связи с ростом преступности и угрозой терроризма во многих странах власти заинтересованы в усилении контроля над гражданским населением. Беспилотники с автоматическим распознаванием насилия — это системы нового поколения, которые открывают двери для ещё более автономных и систем интеллектуального реагирования на уличные беспорядки и хулиганство.
Читать полностью »

Как создать свой датасет с Киркоровым и Фейсом на Яндекс Толоке - 1
Нейронными сетями уже никого не удивишь. Практически каждый человек знает, что такое машинное обучение, линейная регрессия, random forest. Каждый год тысячи людей проходят курсы по машинному обучению на ODS и Coursera. Любой школьник за пару недель теперь может освоить keras и клепать нейроночки. Но в нейронных сетях, как и во всем машинном обучении, помимо создания хорошего алгоритма, необходимы данные, на которых алгоритм будет обучаться.

Читать полностью »

Привет! Мы, наконец, дождались еще одной части серии материалов от выпускника наших программ “Специалист по большим данным” и “Deep Learning”, Кирилла Данилюка, об использовании популярных на сегодняшний день нейронных сетей Mask R-CNN как части системы для классификации изображений, а именно оценки качества приготовленного блюда по набору данных с сенсоров.

Рассмотрев в предыдущей статье игрушечный набор данных, состоящий из изображений дорожных знаков, теперь мы можем перейти к решению задачи, с которой я столкнулся в реальной жизни: «Возможно ли реализовать Deep Learning алгоритм, который мог бы отличить блюда высокого качества от плохих блюд по одной фотографии?». Вкратце, бизнес хотел вот это:

ConvNets. Создание прототипа проекта с помощью Mask R-CNN - 1

Что представляет бизнес, когда думает о машинном обучении:
Читать полностью »

Приветствую, дорогой читатель!

Многие из Вас встречались с капчей — автоматическим тестом Тьюринга. Она позволяет отделить реальных людей от различных ботов. В последнее время очень популярной стала reCAPTCHA от Google Inc. На ней Вы должны выбрать изображения, содержащие некие объекты, к примеру, автомобили. Относительно недавно появился сайт, который делает ровно наоборот: отделяет ботов от людей.
Читать полностью »

Многие продукты нашей компании работают с изображениями. Некоторое время назад мы решили добавить в такие сервисы «умный» поиск по фотографиям, их теггирование. Такая функциональность будет входить в Computer Vision API для дальнейшего использования в продуктах компании. Одним из важных способов теггирования изображений является теггирование по сценам, когда в результате мы получаем что-то такое:

Распознавание сцен на изображениях с помощью глубоких свёрточных нейронных сетей - 1
Читать полностью »