Есть одна тема в современном Computer Vision, которая часто остаётся за кадром. В ней нет сложной математики и глубокой логики. Но то что её никак не освещают — вгоняет в ступор многих новичков. А тема не проста: имеет множество граблей, про которые не узнаешь, пока не наступишь.
Тема — называется так: подготовка базы изображений для дальнейшего обучения.
В статье:
Это будет длиннопост. Я давно хотел написать этот обзор, но sim0nsays меня опередил, и я решил выждать момент, например как появятся результаты ImageNet’а. Вот момент настал, но имаджнет не преподнес никаких сюрпризов, кроме того, что на первом месте по классификации находятся китайские эфэсбэшники. Их модель в лучших традициях кэгла является ансамблем нескольких моделей (Inception, ResNet, Inception ResNet) и обгоняет победителей прошлого всего на полпроцента (кстати, публикации еще нет, и есть мизерный шанс, что там реально что-то новое). Кстати, как видите из результатов имаджнета, что-то пошло не так с добавлением слоев, о чем свидетельствует рост в ширину архитектуры итоговой модели. Может, из нейросетей уже выжали все что можно? Или NVidia слишком задрала цены на GPU и тем самым тормозит развитие ИИ? Зима близко? В общем, на эти вопросы я тут не отвечу. Зато под катом вас ждет много картинок, слоев и танцев с бубном. Подразумевается, что вы уже знакомы с алгоритмом обратного распространения ошибки и понимаете, как работают основные строительные блоки сверточных нейронных сетей: свертки и пулинг.
Всем привет!
Решил поделиться опытом автоматизации контроля громкости вещания своего СМИ. Думаю, у всех профильных технарей давно болит голова, точно продолжает болеть. Введенная Минкомсвязи рекомендация в области нормирования громкости звуковых сигналов вызвала волны возмущения.
Не было предоставлено ни средств контроля, ни средств производства. Крутитесь как хотите.
Впрочем, уже давно, задолго до того знакового события существуют различные плагины к монтажным программам.
Но как быть если уже накоплена огроменная медиабаза?
Читать полностью »
Добрый день читатели !
В пятницу 30 сентября по всей Европе проходила ежегодная акция Ночь ученых. В рамках этой акции различные университеты и исследовательские организации открывают свои двери всем желающим познакомиться с научной сферой. Дополнительным плюсом можно считать, что все это совершенно бесплатно. Особенно приятно, что много детей участвует в таких экскурсиях. По популярности эту акцию можно сравнить с Ночью музеев. В этой статье я хотел бы рассказать о своих впечатлениях от посещения мероприятий в рамках этого события в городе Брно (Чехия). Кстати, прошу прощения за плохое качество некоторых фотографий — снимал на телефон. Кому интересно, прошу под кат.
Читать полностью »
![[SC]Работаем со сканером - 1](https://www.pvsm.ru/images/2016/09/27/SC-rabotaem-so-skanerom.jpg "[SC]Работаем со сканером - 1")
Последние несколько лет мы с коллегами пытаемся сделать так, чтобы в офисе стало меньше бумаги. С цифровыми документами сотрудники работают быстрее и качественнее — да и пыли становится в разы меньше.
Чтобы полностью перейти на цифровые документы сначала надо отсканировать бумажные. Для разработки десктопных приложений сканировщиков мы используем .NET Framework. Из коробки он не предоставляет средств для работы со сканерами. Поскольку .NET дружит с COM, можно использовать компонент WIA (Windows Imaging Architecture).
Читать полностью »
Компания VisionLabs, которая специализируется на технологии распознавания лиц, меньше чем за год стала одним из победителей конкурса Web Ready (с 2016 года — GoTech), вошла в список 12 финалистов программы Challenge UP!, организованной Intel, Cisco и Deutsche Telekom AG, а также привлекла 350 млн рублей инвестиций венчурного фонда Sistema Venture Capital.
Александр Ханин, генеральный директор компании, рассказывает о том, как технологии распознавания лиц внедряются в коммерческом секторе, какое их ждет будущее и как к ним относятся те, кто попадает в объектив, а также выделяет решения, которые могут составить им конкуренцию.Читать полностью »
Пару дней назад появилась статья которую почти никто не освещал. На мой взгляд она замечательная, поэтому я про неё расскажу в меру своих способностей. Статья о том, чего пока не было: машину научили играть в шутер, используя только картинку с экрана. Вместо тысячи слов:
Не идеально, но по мне — очень классно. 3D шутер, который играется в реальном времени — это впервые.
Читать полностью »
При развитии free-to-play мобильной игры вместе с новыми фичами регулярно добавляется и новая графика. Часть ее включается в дистрибутив, часть скачивается в ходе игры. Для возможности запуска приложения на устройствах с небольшим размером оперативной памяти разработчики применяют аппаратно сжатые текстуры.
Формат ETC1 обязателен к поддержке на всех Android-устройствах с OpenGL ES 2.0 и является хорошей отправной точкой оптимизации потребляемой оперативной памяти. По сравнению с форматами PNG, JPEG, WebP загрузка текстур ETC1 осуществляется без интенсивных расчетов обычным копированием памяти. Также улучшается производительность игры по причине меньших размеров данных текстур пересылаемых из медленной памяти в быструю.
Читать полностью »
В последнее время мне очень нравится читать статьи на тему deep learning, сверточные сети, обработка изображений и т.д. Действительно, тут есть очень крутые статьи, которые поражают и вдохновляют на собственные "более скромные" подвиги. Итак, хочу представить вниманию русскоязычной публики перевод статьи от Nvidia, написанной 11 августа 2016, в которой представлен их новый инструмент DIGITS и сеть DetectNet для обнаружения объектов на изображениях. Оригинальная статья, конечно, может показаться вначале немного рекламной, да и сеть DetectNet ничего "революционного" не представляет, но комбинация инструмента DIGITS и сети DetectNet, мне кажется, может быть интересной для всех.
Сегодня с помощью NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) исследователи-аналитики имеют в своем распоряжении всю мощью глубокого обучения (deep learning) для решения самых общих задач в этой области, таких как: подготовка данных, определение сверточной сети, параллельное обучение нескольких моделей, наблюдение за процессом обучения в реальном времени, а также выбор лучшей модели. Полностью интерактивный инструмент DIGITS избавляет вас от программирования и отладки и вы занимаетесь только дизайном и обучением сети.
В свободном доступе появилась реализация интересных графических или анимированных QR кодов.
Вы можете применить эту идею в ваших проектах. Например, предоставить возможность пользователям создавать QR коды из аватарок, использовать в маркетинге или продвижении.
Github: github.com/sylnsfar/qrcode
Веб-версия: www.amazing-qrcode.com
