Рубрика «сегментация изображений»

Трекинг без разметки или как следить за тысячами пузырьков на производстве - 1

Привет! Меня зовут Клоков Алексей, сегодня поговорим об алгоритмах компьютерного зрения, обработке видеопотока и подходах к трекингу без разметки (unsupervised tracking). Методичка будет полезна как опытным специалистам, перед которыми стоит подобная задача, так и начинающим энтузиастам.

В этой статье вы найдете:
— описание домена данных и технологического процесса флотации;
— подход к cегментации множества подобных объектов;
— существующие методы трекинга без разметки;
— подход к одновременному сопровождению множества подобных объектов;
— сравнение качества работы алгоритмов, полезный python-код и демонстрации!

Читать полностью »

Машинное зрение — это научное направление в области искусственного интеллекта, в частности робототехники, и связанные с ним технологии получения изображений объектов реального мира, их обработки и использования полученных данных для решения разного рода прикладных задач без участия (полного или частичного) человека.

Машинное зрение. Что это и как им пользоваться? Обработка изображений оптического источника - 1Читать полностью »

Яндекс продолжает разрабатывать технологии беспилотных автомобилей. Сегодня мы публикуем лекцию одного из руководителей этого проекта — Антона Слесарева. Антон выступил на «Data-ёлке» в конце 2017 года и рассказал об одной из важных компонент стека технологий, необходимых для работы беспилотника.

— Меня зовут Антон Слесарев. Я отвечаю за то, что работает внутри беспилотного автомобиля, и за алгоритмы, которые готовят машины к поездке.
Читать полностью »

Привет! Пока мы ждём субботу и Avito Data Science Meetup: Computer Vision, расскажу вам про моё участие в соревновании по машинному обучению KONICA MINOLTA Pathological Image Segmentation Challenge. Хотя я уделил этому всего несколько дней, мне повезло занять 2 место. Описание решения и детективная история под катом.

Конкурс Topcoder «Konica-Minolta Pathological Image Segmentation Challenge». Заметки участника - 1

Читать полностью »

Недавно ZlodeiBaal опубликовал статью «Нейрореволюция в головах и сёлах», в которой привел обзор возможностей современных нейронных сетей. Самым интересным, на мой взгляд, является подход с использованием сверточных сетей для сегментации изображений, про этот подход и пойдет речь в статье.

segnet.png

Уже давно появилось желание изучить сверточные сети и узнать что-то новое, к тому же под рукой есть несколько последних Tesla K40 с 12Гб памяти, Tesla c2050, обычные видеокарты, Jetson TK1 и ноутбук с мобильной GT525M, интереснее всего конечно попробовать на TK1, так как его можно использовать практически везде, хоть на столб фонарный повесить. Самое первое с чего начал, это распознавание цифр, тут конечно удивить нечем, цифры уже давно неплохо распознаются сетями, но при этом постоянно возникает потребность в новых приложениях, которые должны что-то распознавать: номера домов, номера автомобилей, номера вагонов и т.д. Все бы хорошо, но задача распознавания цифр является лишь частью более общих задач.
Читать полностью »

Занимаясь разработкой приложений под ОС Android возникают интересные идеи, которые хочется попробовать, либо есть какой-то набор теоретических знаний и их хочется применить на практике, из совокупности этих факторов и возникла идея описываемого проекта.

Существует много статей о распознавании текста, о компьютерном зрении и об отдельных алгоритмах распознавания. В этой же публикации демонстрируется попытка реализации задачи, связанной с нахождением ключевого слова на изображении текста, что может позволить, например, найти необходимое место для чтения какого-либо текста в DjVu без распознавания самого текста.

Пример реализации представлен в виде Android приложения, а исходным изображением является скриншот текста, с введенным ключевым словом, для решения задачи применяются различные алгоритмы обработки и распознавания изображений.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js