Уважаемые коллеги!
Приглашаем вас на семинар по компьютерному зрению, который состоится в нашем офисе 26 апреля в 10:00.
На семинаре будут демонстрироваться самые передовые алгоритмы компьютерного зрения, такие как:
- Поиск глубины по видео
Технология оценки глубины – это метод определения расстояния между объектами на изображении или видео. Используется для создания 3D-моделей объектов, улучшения качества видео и фотографий, а также для обнаружения препятствий на дорогах и в других ситуациях. Может использоваться, когда в системе нет датчиков расстояния, таких как лидары, радары и пр.
- Pose estimation – детектирование характерных точек объекта с целью определения положения (позы) объекта в пространстве
Oценки позы – это метод анализа позы человека или животного на изображении или видео. Находит применение для различных целей, например, для обнаружения физических проблем у пациентов, для улучшения спортивных тренировок или для создания реалистичных персонажей в компьютерной графике.
- Сегментация изображения для целей точного положения объекта в пространстве и его составляющих
Cегментация – это метод попиксельной классификации отдельных частей или областей на изображении. Применяется в анализе и классификации объектов на изображении, например, для распознавания лиц, автомобилей, домов, биологических клеток и т.д.
- Детекция объектов в 2D и 3D и их трекинг
Трекинг – это метод отслеживания движения объектов на видео или в реальном времени. Она используется для различных целей, например, для улучшения безопасности на дорогах, анализа поведения покупателей в магазинах или предсказанию движеня дронов.
Технология детектирования – это метод выявления объектов на изображении или видео. Она используется для различных целей, например, для обнаружения лиц, автомобилей, животных и других объектов, а также для улучшения безопасности на дорогах и в общественных местах. Технология детектирования может быть основана на различных алгоритмах и методах машинного обучения, включая нейронные сети и компьютерное зрение.
- Обнаружение аномалий (CV в задачах предсказательного обслуживания)
Системы предсказательного обслуживания осуществляют мониторинг, диагностику и контроль производственного оборудования. Внедрение предсказательного обслуживания позволяет сократить простои оборудования и эксплуатационные затраты, увеличить жизненный цикл оборудования и повысить качество рабочих процессов. Отдельного внимания заслуживает компьютерное зрение в задачах предсказательного обслуживания и контроля качества продукции, о возможностях и примерах применения которого мы расскажем в этой секции.
- Генерация данных и one-shot learning
В ситуациях когда выборка данных представлена малым количеством изображений, нейросети с использованием стандартных подходов будут давать неудовлетворительные результаты. Один из способов сделать обучение более эффективным – использовать технологию one-shot learning. Другой способ – использовать генеративные сети для обогащения выборки новыми данными на основе исходных. В этой секции мы расскажем, какие методы и в каких ситуациях лучше применять для решения конкретных задач
Вы сможете увидеть на практике, как эти алгоритмы работают и как можно применять их на производстве.
Семинар будет полезен специалистам, работающим в области автоматизации производства, робототехники и машинного зрения, а также всем, кому интересен анализ данных с использованием методов искусственного интеллекта.
