Наконец наступило лето, а с ним и пора отпусков. Уезжая на южные моря, не забывайте: большинство из нас имеет типичную для северянина кожу с пониженным содержанием меланина — пигмента, отвечающего за защиту от ультрафиолета. Если кожа отреагировала непонятным новообразованием, вызывающим опасения, теперь можно проконсультироваться с искусственным интеллектом. Он предварительно осмотрит кожу и посоветует, бежать ли ко врачу, за которым, конечно, всегда последнее слово. К слову, данная медицинская ИИ-технология, как и публикация, не является медицинской рекомендацией: диагноз ставит лечащий врач.
Рубрика «свёрточные сети»
Нейросеть приближается к опыту профессионального дерматолога
2025-07-03 в 14:21, admin, рубрики: opencv, scikit-learn, красота и здоровье, медицина, нейросети, поиск по изображениям, приложения, разработка приложений, свёрточные сети, стартапыКак я создал межсетевой экран с помощью свёрточных нейронных сетей для веб-приложений с микросервисной архитектурой
2022-07-15 в 17:52, admin, рубрики: информационная безопасность, машинное обучение, микросервисы, нейронные сети, свёрточные сетиВступление
Когда я только начинал свой путь в информационную безопасность, мне нравилось тестировать веб-приложения на проникновение. В основном это были инъекционные атаки, поэтому возникла идея создать свой собственный межсетевой экран, защищающий от инъекционных атак, но с современным подходом, используя машинное обучение. Изучая вопрос о построении межсетевого экрана, я пришел к следующим выводам:
-
Межсетевые экраны прошлого поколения:
Рецепт обучения нейросетей
2021-02-05 в 21:26, admin, рубрики: AI, data engineering, neural networks, python, TensorFlow, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, нейросеть, переобучение нейросети, рекуррентная нейросеть, свёрточные сети, статистикаПеревод статьи A Recipe for Training Neural Networks от имени автора (Andrej Karpathy). С некоторыми дополнительными ссылками.
Также доступна версия на украинском языке в личном блоге: Рецепт навчання нейрнонних мереж.
Несколько недель назад я опубликовалЧитать полностью »
Фотографии из грубых набросков: как именно работает нейросеть NVIDIA GauGAN
2019-04-12 в 14:18, admin, рубрики: GAN, GauGAN, ITSumma, Nvidia, SPADE, Блог компании ITSumma, будущее здесь, глубинное обучение, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений, свёрточные сети, фотографии, фотореализмВ прошлом месяце на NVIDIA GTC 2019 компания NVIDIA представила новое приложение, которое превращает нарисованные пользователем простые цветные шарики в великолепные фотореалистичные изображения.
Приложение построено на технологии генеративно-состязательных сетей (GAN), в основе которой лежит глубинное обучение. Сама NVIDIA называет его GauGAN — это каламбур-отсылка к художнику Полу Гогену. В основе функциональности GauGAN лежит новый алгоритм SPADE.
В этой статье я объясню, как работает этот инженерный шедевр. И чтобы привлечь как можно больше заинтересованных читателей, я постараюсь дать детализированное описание того, как работают свёрточные нейронные сети. Поскольку SPADE — это генеративно-состязательная сеть, я расскажу подробнее и о них. Но если вы уже знакомы с эти термином, вы можете сразу перейти к разделу «Image-to-image трансляция».
Генерация изображений
Давайте начнем разбираться: в большинстве современных приложений глубинного обучения используется нейронный дискриминантный тип (дискриминатор), а SPADE — это генеративная нейронная сеть (генератор).
Читать полностью »
Можно ли запихнуть распознавание номеров в любой тамагочи?
2017-12-01 в 2:50, admin, рубрики: автономера, Алгоритмы, Блог компании Recognitor, контроль скорости, машинное обучение, обработка изображений, обучение, распознавание номеров, свёрточные сети, шлагбаумыПро распознавание номеров мы рассказываем на Хабре давным давно. Надеюсь даже интересно. Похоже настало время рассказать как это применяется, зачем это вообще нужно, куда это можно запихнуть. А самое главное — как это изменяется в последние годы с приходом новых алгоритмов машинного зрения.
Читать полностью »
Открытая трансляция из главного зала SmartData 2017: речь не про решения — речь про эволюцию
2017-10-20 в 6:09, admin, рубрики: AI, big data, BigData, catboost, cgi, data science, deep learning, Hadoop, machine learning, Блог компании JUG.ru Group, машинное обучение, свёрточная нейросеть, сверточные нейронные сети, свёрточные сети
Как мы уже неоднократно сообщали ранее, в этом году компания JUG.ru Group решила заглянуть в будущее и разобраться, какая необходимость двум серым ящикам взаимодействовать друг с другом впустить в наш мир дозу сакральных знаний по Big Data и машинному обучению — мы сделали конференцию SmartData 2017, которая пройдёт в Питере 21 октября.
Зачем мы собираем конференцию по Big Data и машинному обучению? Потому что не можем не собрать. И чтобы обратить в наше братство как можно большее количество разработчиков, мы традиционно открываем бесплатную онлайн-трансляцию из первого зала конференции.
Итак, бесплатная онлайн-трансляция из главного зала SmartData 2017 начнётся 21 октября 2017 года в 9:30 утра по московскому времени. Только вы, мы и будущее. В этот раз трансляция будет доступна в 2k — доставайте ваши 4k мониторы!
Ссылка на онлайн-трансляцию первого трека конференции SmartData 2017 и краткое описание докладов — под катом.
Читать полностью »
Сегментация текстовых строк документов на символы с помощью сверточных и рекуррентных нейронных сетей
2017-05-04 в 10:16, admin, рубрики: ocr, Алгоритмы, Блог компании Smart Engines, машинное обучение, нейронные сети, обработка изображений, Программирование, распознавание, распознавание паспорта, рекуррентные сети, свёрточные сети, сегментацияСегментация строки на символы является одним из важнейших этапов в процессе оптического распознавания символов (OCR), в частности, при оптическом распознавании изображений документов. Сегментацией строки называется декомпозиция изображения, содержащего последовательность символов, на фрагменты, содержащие отдельные символы.
Важность сегментации обусловлена тем обстоятельством, что в основе большинства современных систем оптического распознавания текста лежат классификаторы (в том числе — нейросетевые) отдельных символов, а не слов или фрагментов текста. В таких системах ошибки неправильного проставления разрезов между символами как правило являются причиной львиной доли ошибок конечного распознавания.
Поиск границ символов усложняется из-за артефактов печати и оцифровки (сканирования) документа, приводящим к “рассыпанию” и “склеиванию” символов. В случае использования стационарных или мобильных малоразмерных видеокамер спектр артефактов оцифровки существенно пополняется: возможны дефокусировка и смазывание, проективные искажения, деформирование и изгибы документа. При съемке камерой в естественных сценах на изображениях часто возникают паразитные перепады яркости (тени, отражения), а также цветовые искажения и цифровой шум в результате низкой освещенности. На рисунке ниже показаны примеры сложных случаев при сегментации полей паспорта РФ.
В этой статье мы расскажем о методе сегментации символов текстовых строк документов, разработанном нами в Smart Engines, основанный на обучении сверточных и рекуррентных нейронных сетей. Основным рассматриваемым в работе документом является паспорт РФ.
Читать полностью »
Нейросеть научилась определять возраст мозга по МРТ
2016-12-14 в 13:34, admin, рубрики: возраст мозга, глубинное обучение, Здоровье гика, искусственный интеллект, МРТ, свёрточные сети
С возрастом когнитивные способности человека снижаются. Нейробиологам давно известно, что это снижение коррелирует с физическими изменениями в головном мозге. Увидеть первые признаки старения или даже определить возраст мозга можно с помощью МРТ, а разница между возрастом мозга и хронологическим возрастом человека помогает выявить нейродегенеративные заболевания на начальных стадиях.
Такой анализ зачастую является очень долгим, поскольку данные МРТ нужно детально обработать, прежде чем запустить автоматизированные процессы распознавания старения: удалить с изображения кости черепа, разделить серое и белое вещество и другие ткани, а также удалить артефакты изображения, включая различные способы сглаживания изображения. Вся обработка может занять более 24 часов, и это препятствие для врачей, надеющихся принимать во внимание возраст головного мозга пациента в процессе клинической диагностики. Ученые из Королевского колледжа в Лондоне нашли способ ускорить этот процесс.Читать полностью »
Китайские ученые научили нейросеть распознавать преступников по фотографиям
2016-11-23 в 17:36, admin, рубрики: искусственный интеллект, криминалистика, Научно-популярное, свёрточные сетиВскоре после изобретения фотографии некоторые криминалисты стали замечать схожие черты в фотокарточках преступников, сделанных после ареста. Если верить их словам, преступников объединяют общие черты лица, по которым их можно было бы отнести к правонарушителям. Современные ученые попытались доказать эту теорию с помощью возможностей искусственного интеллекта.
Ярым сторонником антропологической теории был известный итальянский криминалист Чезаре Ломброзо. Он считал, что преступники были в большей степени, чем законопослушные граждане, похожи на человекообразных обезьян. Он был убежден, что можно определить обезьяньи черты: скошенный лоб, специфическое строение ушных раковин, различные асимметрии лица и длинные руки. Чтобы доказать свою точку зрения, он провел много измерений, хотя и не делал статистический анализ этих данных.
Это упущение в конечном итоге развалило его теорию. Английский криминалист Чарльз Горинг опроверг взгляды Ломброзо. Он проанализировал всю информацию, связанную с физическими отклонениями преступников и законопослушных граждан, и не обнаружил никакой статистической закономерности.Читать полностью »
Использование сверточных сетей для поиска, выделения и классификации
2016-02-23 в 19:24, admin, рубрики: caffe, Блог компании Recognitor, машинное обучение, обработка изображений, распознавание автомобильных номеров, распознавание номеров, распознавание номеров вагонов, свёрточные сети, сегментация изображений, сегментация легких на флюрографии, метки: Caffe, сверточные сети, сегментация изображенийНедавно 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.
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 »