• Глубокое обучение для определения стиля и жанра картин

      Привет, Хабр!


      Сегодня я хочу рассказать о второй части проекта сервиса для идентификации и классификации произведений искусства. Напомню, что мы решали две основные задачи:


      1. поиск картины в базе данных по фотографии, сделанной мобильным телефоном;
      2. определение стиля и жанра картины, которой нет в базе данных.

      Сегодня мы рассмотрим применение сверточной нейронной сети для классификации изображений по стилю и жанру.



      Поможем Даше разобраться в современном искусстве?

      Читать дальше →
    • Глубокое обучение для идентификации картин

        Привет, Хабр! Сегодня я хочу рассказать о том, как глубокое обучение помогает нам лучше разобраться в искусстве. Статья разбита на части в соответствии с задачами, которые мы решали:


        1. поиск картины в базе данных по фотографии, сделанной мобильным телефоном;
        2. определение стиля и жанра картины, которой нет в базе данных.

        Все это должно было стать частью сервиса БД Артхив и его мобильных приложений.


        Задача идентификации картин состояла в том, чтобы по изображению, приходящему от мобильного приложения, найти в базе данных соответствующую картину, затратив на это менее одной секунды. Обработка целиком в мобильном устройстве была исключена на этапе предпроектного исследования. Кроме того, оказалось, что невозможно трудно гарантированно выполнить на мобильном устройстве отделение картины от фона в реальных условиях съемки. Поэтому мы решили, что наш сервис будет принимать на вход фотографию с мобильного телефона целиком, со всеми искажениями, шумами и возможным частичным перекрытием.



        Поможем Даше найти эти картины в базе из более чем 200 000 изображений?

        Читать дальше →