Рубрика «computer vision» - 3

в 10:30, , рубрики: computer vision, javascript, object detection, yolo, yolov3, Компьютерное зрение, машинное обучение, обнаружение объектов, обработка изображений, Программирование

«Breakout-YOLO»: знакомимся с шустрой object-detection моделью, играя в классический «Арканоид» - 1

Всем привет! Весенний семестр для некоторых студентов 3-го курса ФУПМ МФТИ ознаменовался сдачей проектов по курсу «Методы оптимизации». Каждый должен был выделить интересную для себя тему (или придумать свою) и воплотить её в жизнь в виде кода, научной статьи, численного эксперимента или даже бота в Telegram.

Жёстких ограничений на выбор темы не было, поэтому можно было дать разгуляться фантазии. You Only Live Once! — воскликнул я, и решил использовать эту возможность, чтобы привнести немного огня в бессмертную классику.Читать полностью »

в 8:03, , рубрики: computer vision, CoW, DeepSORT, fish, machine learning, MOT, python, ReID, Reindentification, sort, ssd, Tracking, yolo, YOLOv4, YOLOv5, Блог компании Recognitor, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка изображений

Среди всего многообразия задач Computer Vision есть одна, которая стоит особняком. К ней обычно стараются лишний раз не притрагиваться. И, если не дай бог работает, — не ворошить.
У неё нет общего решения. Практически для каждого применения существующие алгоритмы надо тюнинговать, переобучать, или судорожно копаться в куче матриц и дебрях логики.
Самая сложная задача в Computer Vision - 1
Статья о том как делать трекинг. Где он используется, какие есть разновидности. Как сделать стабильное решение.
Читать полностью »

в 10:00, , рубрики: computer vision, open cv, WebRTC, webrtc server, Блог компании Voximplant, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение, Программирование, распознавание лиц

Компьютерное зрение на WebRTC-сервере с аппаратным ускорением от Intel OWT - 1


WebRTC упростил (в большинстве своем) получение и отправку видеопотоков в реальном времени. А значит, можно немного поразвлекаться с ними при помощи машинного обучения. В прошлом месяце я показал, как запустить компьютерное зрение (Computer Vision – CV) локально в браузере. Как я уже упоминал, локально – это, конечно, хорошо, но иногда требуется более высокая производительность, и для этого нам понадобится удаленный сервер. В данном посте я расскажу о том, как запускать серверные модели OpenCV с аппаратным ускорением на чипсетах Intel с помощью Open WebRTC Toolkit (OWT) с открытым исходным кодом.
Читать полностью »

в 3:37, , рубрики: computer vision, docker, object detection, opencv, python, Raspberry Pi, искусственный интеллект, облачные сервисы, обработка изображений, Разработка на Raspberry Pi

Пролог

По сети сейчас гуляет видео — как автопилот Теслы видит дорогу.
У меня давно чесались руки транслировать видео, обогащенное детектором, да и в реальном времени.

Видео с облачным детектором объектов на Raspberry Pi - 1

Проблема в том, что транслировать видео я хочу с Raspberry, а производительность нейросетевого детектора на ней оставляет желать лучшего.
Читать полностью »

в 11:02, , рубрики: c++, computer vision, data science, deep learning, machine learning, python, pytorch, TorchScript, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, обработка изображений, Программирование

Около года назад разработчики PyTorch представили сообществу TorchScript — инструмент, который позволяет с помощью пары строк кода и нескольких щелчков мыши сделать из пайплайна на питоне отчуждаемое решение, которое можно встроить в систему на C++. Ниже я делюсь опытом его использования и постараюсь описать встречающиеся на этом пути подводные камни. Особенное внимание уделю реализации проекта на Windows, поскольку, хотя исследования в ML обычно делаются на Ubuntu, конечное решение часто (внезапно!) требуется под "окошками".

Примеры кода для экспорта модели и проекта на C++, использующего модель, можно найти в репозиториии на GitHub.

Как подружить PyTorch и C++. Используем TorchScript - 1

Читать полностью »

в 22:03, , рубрики: computer vision, Биотехнологии, Блог компании Recognitor, искусственный интеллект, КТ, мамограммы, машинное зрение, машинное обучение, медицина, МРТ, обработка изображений, флюорограммы

Прошло лет пять с того момента как нейронные сетки начали втыкать в каждую дырку. Есть масса примеров где всё работает почти идеально — биометрия, распознавание технической информации (номера, коды), классификация и поиск в массиве данных.

Есть области где всё хуже, но сейчас идёт большой прогресс — речь/распознавание текстов, переводы.

Машинное зрение и медицина - 1

Но есть области загадочные. Вроде как и прогресс есть. И статьи регулярно выходят. Только вот до практического применения как-то особо и не доходит.

Давайте разберём то, как нейронные сеточки и машинное зрение работает в медицине.
Читать полностью »

в 8:45, , рубрики: computer vision, DIY, diy или сделай сам, Блог компании Mail.Ru Group, Лайфхаки для гиков, Разработка на Raspberry Pi

Компьютерное зрение как альтернатива офисным пропускам - 1

Сегодня я расскажу, как мы делали в офисе пропускную систему на основе сервиса распознавания лиц Vision. Сначала небольшая предыстория. Как в любом почтовом сервисе, мы создали систему антиспама. Такие системы сейчас делаются на основе машинного обучения, у нас им занимается мощная команда. А где машинное обучение, там и компьютерное зрение. Поэтому сервис Vision возник вполне органично и естественно.

Параллельно с этим несколько лет назад мы запустили Облако — надёжное хранилище файлов с геораспределением по дата-центрам, которым могут пользоваться как частные лица, так и компании. Со временем у нас появилось «Облако для бизнеса», которое не только хранит файлы, но и позволяет заказывать виртуальные машины. Постепенно это превратилось в MCS — Mail.ru Cloud Solutions, куда в качестве одного из сервисов очень органично вписался Vision.
Читать полностью »

в 12:07, , рубрики: ABBYY, computer vision, deep learning, neural architecture search, Блог компании ABBYY, искусственный интеллект, машинное обучение, МФТИ, нейронные сети, стажировка

Всем привет! В этом посте я хочу рассказать вам о моей летней стажировке в ABBYY. Постараюсь осветить все моменты, которые обычно интересны студентам и начинающим разработчикам при выборе компании. Надеюсь, что кому-то данный пост поможет определиться с планами на следующее лето. В общем, поехали!

image

Для начала расскажу немного о себе. Меня зовут Женя, на момент подачи заявки на стажировку я заканчивал 3 курс МФТИ, Факультет инноваций и высоких технологий (сейчас может быть известен как Физтех-школа прикладной математики и информатики). Мне хотелось выбрать компанию, в которой можно получить опыт работы в области компьютерного зрения: картинки, нейронные сети и вот это вот все. Собственно, с выбором я не прогадал – ABBYY действительно для этого отлично подходит, но об этом позже.
Читать полностью »

в 11:00, , рубрики: big data, computer vision, data collection, data mining, Блог компании Open Data Science, краудсорсинг, машинное обучение, обработка изображений, разметка данных, толока

Создаем датасет для распознавания счетчиков на Яндекс.Толоке - 1

Как-то два года назад, случайно включив телевизор, я увидел интересный сюжет в программе "Вести". В нём рассказывали о том, что департамент информационных технологий Москвы создает нейросеть, которая будет считывать показания счетчиков воды по фотографиям. В сюжете телеведущий попросил горожан помочь проекту и прислать снимки своих счетчиков на портал mos.ru, чтобы на них обучить нейронную сеть. 

Если Вы — департамент Москвы, то выпустить ролик на федеральном канале и попросить людей прислать изображения счетчиков — не очень большая проблема. Но что делать, если Вы — маленький стартап, и сделать рекламу на телеканале не можете? Как получить 50000 изображений счетчиков в таком случае?Читать полностью »

в 1:51, , рубрики: artificial intelligence, computer vision, Movidus Neural Compute Stick, opencv, OpenVINO Toolkit, python, Raspberry Pi, robotics, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка изображений, Разработка на Raspberry Pi

Вот и наступил новый этап в развии Raspberry-танка.

В предыдущей серии оказалось, что семантическая сегментация из коробки не по зубам Raspberry.

Мозговой штурм и комментарии позволили определить следующие направления развития:

  • обучить собственную E-net сеть под нужный размер картинок
  • передать запуск нейросети с самой Raspberry на специальную железку, из которых наиболее часто упоминался Intel Movidius (он же Neural Compute Stick aka NCS).

Приделать к роботу новую железку — это же самое интересное в роботехнике, поэтому кропотливая работа по обучению нейросети оказалась отложенной до лучших времен.

Несколько дней — и интеловская чудо-железка у меня в руках.

Она довольно большая, и в нижний USB разъем малинки ее не воткнешь. Учитывая, что правые USB порты были заслонены штативом камеры, а верхний левый занят GPS модулем, вариантов оставалось не то, чтобы много.

В итоге, GPS был посажен на кабель, переведен вниз, и кабель обернут вокруг штатива, а на его место зашел NCS.

На этом hardware часть была завершена.

Робот-танк на Raspberry Pi с Intel Neural Computer Stick 2 - 1
Читать полностью »

1...234...10...13
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js