Рубрика «обработка изображений» - 56

в 9:32, , рубрики: glsl, OpenGL, WebGL, обработка изображений, разработка игр, шейдеры

image
[Дым на КДПВ несколько сложнее получаемого в туториале.]

Дым всегда был окружён ореолом таинственности. На него приятно смотреть, но сложно моделировать. Как и многие другие физические явления, дым — это хаотическая система, которую очень сложно предсказать. Состояние симуляции сильно зависит от взаимодействия между отдельными частицами.

Именно поэтому его так сложно обрабатывать в видеопроцессоре: дым можно разбить на поведение одной частицы, повторяемой миллионы раз в различных местах.

В этом туториале я подробно расскажу о создании шейдера дыма с нуля и научу вас некоторым полезным техникам разработки шейдеров, чтобы вы могли расширить свой арсенал и создавать собственные эффекты.
Читать полностью »

в 15:04, , рубрики: Блог компании Mail.Ru Group, глубокое обучение, ИИ, книги, машинное обучение, нейросеть, обработка изображений, Программирование, Профессиональная литература

Что читать о нейросетях - 1

Нейросети переживают второй Ренессанс. Сначала еще казалось, что сообщество, решив несколько прикладных задач, быстро переключится на другую модную тему. Сейчас очевидно, что спада интереса к нейросетям в ближайшем будущем не предвидится. Исследователи находят новые способы применения технологий, а следом появляются стартапы, использующие в продукте нейронные сети.

Стоит ли изучать нейросети не специалистам в области машинного обучения? Каждый для себя ответит на этот вопрос сам. Мы же посмотрим на ситуацию с другой стороны — что делать разработчикам (и всем остальным), которые хотят больше знать про методы распознавания образов, дискриминантный анализ, методы кластеризации и другие занимательные вещи, но не хотят расходовать на эту задачу лишние ресурсы.

Ставить перед собой амбициозную цель, с головой бросаться в онлайн-курсы — значит потратить много времени на изучение предмета, который, возможно, вам нужен лишь для общего развития. Есть один проверенный (ретроградный) способ, занимающий по полчаса в день. Книга — офлайновый источник информации. Книга не может похвастаться актуальностью, но за ограниченный период времени даст вам фундаментальное понимание технологии и способов ее возможной реализации под ваши задачи.

Читать полностью »

в 11:06, , рубрики: cnn, deep learning, machine learning, object detection, ods, open data science, python, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений

image

Сразу оговорюсь, что данный пост не несет большой технической нагрузки и должен восприниматься исключительно в режиме «пятничной истории». Кроме того, текст насыщен английскими словами, какие-то из них я не знаю как перевести, а какие-то просто не хочется переводить.

Краткое содержание первой части:
1. DSTL (научно-техническая лаборатория при министерстве обороны Великобритании) провела соревнование на Kaggle.
2. Соревнование закончилось 7 марта, результаты объявлены 14 марта.
3. Пять из десяти лучших команд — русскоговорящие, причем все они являются членами сообщества Open Data Science.
4. Призовой фонд в $100,000 разделили брутальный малазиец Kyle, команда Романа Соловьева и Артура Кузина, а также я и Сергей Мушинский.
5. По итогам были написаны блог-посты (мой пост, пост Артура, наш с Серегой пост на Kaggle), проведены выступления на митапах (мое выступление в Adroll, мое выстпление в H20.ai, выступление Артура в Yandex, выступление Евгения Некрасова в Mail.Ru Group), написан tech report на arxiv.

Организаторам понравилось качество предложенных решений, но не понравилось, сколько они за это соревнование отстегнули. В Каggle ушло $500k, в то время как призовые всего $100k.
Читать полностью »

в 5:28, , рубрики: deep learning, DNN, intel, open source, opencv, Блог компании Intel, обработка изображений

Deep Learning, теперь и в OpenCV - 1

Данная статья является кратким обзором возможностей dnn — модуля OpenCV, предназначенного для работы с нейросетями. Если вам интересно, что это такое, что оно умеет и как быстро работает, добро пожаловать под кат.
Читать полностью »

в 6:41, , рубрики: glsl, OpenGL, WebGL, обработка изображений, освещение, разработка игр, шейдеры

Освоить создание графических шейдеров — это значит взять под свой контроль всю мощь видепроцессора с его тысячами параллельно работающих ядер. При таком способе программирования требуется другой образ мышления, но раскрытие его потенциала стоит потраченных усилий.

Практически в любой современной графической симуляции используется код, написанный для видеопроцессора: от реалистичных эффектов освещения в высокотехнологичных AAA-играх до двухмерных эффектов постпроцессинга и симуляции жидкостей.

Создание шейдеров - 1
Сцена из Minecraft, до и после добавления нескольких шейдеров.

Задача этого туториала

Иногда программирование шейдеров представляется загадочной чёрной магией и его часто понимают неправильно. Существует множество примеров кода, демонстрирующих создание невероятных эффектов, но в которых практически нет объяснений. В своём руководстве я хочу восполнить этот пробел. Я сосредоточусь в основном на базовых принципах создания и понимания кода шейдеров, чтобы вы смогли с лёгкостью настраивать, сочетать или писать свои собственные шейдеры с нуля!
Читать полностью »

в 9:06, , рубрики: Алгоритмы, обработка видео, обработка изображений, перевод с английского, распознавание текста

Данная статья является переводом статьи «Automatic text recognition in digital videos» за авторством Райнера Линхарта и Франка Штубера, Университет Маннхайма, Германия.

Краткий обзор

Мы занимаемся разработкой алгоритмов для автоматической сегментации символов в фильмах, которые извлекают текст из предисловия, титров и заключения. Наши алгоритмы используют стандартные символы текста в видео, чтобы повысить качество сегментации и, как следствие, эффективность распознавания. Как результат мы имеем отдельные символы из кадров. Их можно проанализировать с помощью любого ПО OCR. Результаты распознавания нескольких экземпляров одного и того же символа во всех последующих кадрах объединяются для повышения качества распознавания и для вычисления конечного результата. Мы протестировали наши алгоритмы в серии экспериментов с видеоклипами, записанными с телевизора, и достигли хороших результатов сегментации.
Читать полностью »

в 10:39, , рубрики: level set method, Matlab, Алгоритмы, компьютерная графика, математика, машинное зрение, метод фиксации уровня, обработка изображений, сегментация, фильтрация

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.

Бинарная сегментация изображений методом фиксации уровня (Level set method) - 1 Слева — исходное изображение, справа — сегментированное
Читать полностью »

в 9:42, , рубрики: convolutional neural network, deep learning, ensemble models, learning rate, machine learning, neural networks, sgd, Алгоритмы, машинное обучение, обработка изображений

Отжиг и вымораживание: две свежие идеи, как ускорить обучение глубоких сетей - 1

В этом посте изложены две недавно опубликованные идеи, как ускорить процесс обучения глубоких нейронных сетей при увеличении точности предсказания. Предложенные (разными авторами) способы ортогональны друг другу, и могут использоваться совместно и по отдельности. Предложенные здесь способы просты для понимания и реализации. Собственно, ссылки на оригиналы публикаций:

Читать полностью »

в 8:33, , рубрики: c++, opencv, обработка изображений, сегментация

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.

Цветовая сегментация для чайников - 1
Исходная фотография (слева) и то что должно получиться (справа).
Читать полностью »

в 17:40, , рубрики: autoencoder, deep learning, GAN, keras, machine learning, mnist, python, Алгоритмы, математика, машинное обучение, обработка изображений

Содержание

В позапрошлой части мы создали CVAE автоэнкодер, декодер которого умеет генерировать цифру заданного лейбла, мы также попробовали создавать картинки цифр других лейблов в стиле заданной картинки. Получилось довольно хорошо, однако цифры генерировались смазанными.
В прошлой части мы изучили, как работают GAN’ы, получив довольно четкие изображения цифр, однако пропала возможность кодирования и переноса стиля.

В этой части попробуем взять лучшее от обоих подходов путем совмещения вариационных автоэнкодеров (VAE) и генеративных состязающихся сетей (GAN).

Подход, который будет описан далее, основан на статье [Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric, Larsen et al, 2016].

Автоэнкодеры в Keras, Часть 6: VAE + GAN - 1

Иллюстрация из [1]
Читать полностью »

1...1020...555657...6070...132
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