Мы хотим познакомить вас с самым авторитетным на сегодняшний день «чемпионатом мира» по распознаванию лиц, NIST Face Recognition Vendor Test (FRVT) — что он из себя представляет, для чего создан, как проходит соревнование и главное, насколько он действительно важен для разработчиков и бизнеса.

Статья про окрашивание изображений на основе работы Color2Embed: Fast Exemplar-Based Image Colorization using Color Embeddings. Рассмотрим, как переносить цвет с одной картинки на другую с помощью смеси из U-Net и StyleGAN v2.

Мы, команда NtechLab, постараемся понятным языком рассказать, из чего на самом деле состоят самые современные алгоритмы распознавания лиц, с которыми каждый из нас сталкивается в повседневной жизни, порассуждаем, на что они способны и на что — пока нет, и попробуем ответить на вопросы о том, когда технология работает хорошо, а когда плохо, и от чего это зависит.

У вас продакшн нейронные сети, терабайты данных? Вам хочется понять, как работает нейронная сеть, но на таком объеме это сложно сделать? Сложно, но можно. Мы в NtechLab находимся именно в той ситуации, когда данных так много, что привычные инструменты интроспекции нейронных сетей становятся не информативны или вовсе не запускаются. У нас нет привычной разметки для обучения атрибутов. Но нам удалось вытащить из нейронной сети достаточно, чтобы классифицировать все имеющиеся данные на понятные человеку и учтенные нейронной сетью атрибуты. В этом посте мы расскажем, как это сделать.

Привет, Хабр.

В этой статье я расскажу о практическом опыте работы с Bazel, утилитой для автоматизации сборки и тестирования софта от Google. Мы, компания NtechLab, разрабатываем платформу видеоаналитики FindFace. Продукт большой и сложный, используется много разных языков программирования и библиотек, соответственно процесс сборки у нас громоздкий. В поисках инструмента, способного упростить и ускорить сборку, мы остановились на Bazel.

Привет, Хабр!

Мы - команда пресейл инженеров NtechLab. Мы занимаемся тем, что помогаем нашим потенциальным клиентам и партнерам познакомиться с нашими решениями, научиться ими правильно пользоваться для достижения поставленных бизнес задач (слишком официально получилось, да). В рамках нашего корпоративного блога мы будем публиковать статьи в рубрике “Байки от нашего пресейла” (рабочее название, предложения в комментах приветствуются), в которых будем делиться веселыми и поучительными примерами из нашей практики. Правда, первая статья получилась достаточно серьезной, но зато очень важной для понимания основных ошибок, которые допускают компании на этапе тестирования систем видеоаналитики и делают наши рабочие будни сложными. Дальше будет веселее.

Кадр из фильма "Иван Васильевич меняет профессию"

Помните этот момент из легендарного произведения Гайдая? Удивительно, насколько по-разному может восприниматься один и тот же человек с одним и тем же лицом. А когда речь идет о миллионах разных людей и нужно найти одного единственного — даже человек уже бессилен, а сверточные нейросети продолжают справляться. Такое большое количество лиц вынуждает искать новые подходы к разграничению. Один из таких подходов — модификации функций потерь, которые помогают нам не потонуть в огромных датасетах при распознавании лиц, довольно точно определяя, кто есть кто.

Под катом мы рассмотрим различные модификации кросс-энтропии для задачи распознавания лиц.