Обработка изображений *

В новостях Казани регулярно появляются заголовки о том, что бродячие, беспризорные собаки нападают на людей. Пугают сообщения о том, что школьнику прокусили щеку, на детей напала собака прямо на детской площадке, ребятам из группы школьников прокусили ногу и разорвали куртку… Осенью прошлого года замглавы исполкома Казани Искандер Гиниятуллин сообщал, что в столице Татарстана находится 4 900 животных, подлежащих отлову и стерилизации. Очевидно, что кроме этих мер требуются и другие. Команда исследований в области искусственного интеллекта Центра цифровой трансформации Республики Татарстан (ЦЦТ РТ) в начале года вплотную занялась вопросом.

Как именно - рассказываем в статье.

Найдутся ли среди новых методов конкуренты старому доброму SIFT?

В статье мы соберём OpenCV с поддержкой OpenVINO, а также узнаем отличия в скорости инференса модели машинного зрения на C++ и Python при прочих равных.

В этой статье будет рассмотренно продолжение известной по прошлому году истории о подходе к обработке персданных в «Ситимобил». Напомню, 23 декабря 2022 года стало известно об утечке данных водителей «Ситимобил». Компания признала факт утечки, уведомила Роскомнадзор, принесла извинения водителям и заявила о проведении внутреннего расследования. Среди многочисленных утечек (а всего по данным Роскомнадзора в 2022 было зафиксировано порядка 150 крупных утечек персональных данных) утечка у «Ситимобил» отличалась тем, что в открытый доступ попали не просто персданные, а изображения паспортов водителей.

На сегодняшний день информации о назначении штрафа компании еще нет. Но мне кажется, что при его назначении учтут, что в этой утечке были изображения паспортов и, как показано вот здесь изображения селфи водителей с паспортом одновременно. Не знаю можно ли фото, на котором есть и паспорт, и лицо крупным планом, классифицировать как биометрию, но очевидно, что с таким фото возможностей для нанесения ущерба водителю становится сильно больше.

В этой заметке я хочу показать свой взгляд пользователя на то, как происходит обработка изображений паспортов и персданных водителей в «Ситимобил» через 2.5 месяца после утечки.

Развитие искусственного интеллекта сейчас переживает бурный рост, и сфера его применения постоянно расширяется, проникая в области, ранее никак не связанные с ИТ.

Хорошим примером такой экспансии является спорт.

Не так давно появился термин Sport tech и количество проектов значительно выросло за последние несколько лет.

Волейбол — перспективное направление в спортивной аналитике. Один из самых массовых видов спорта, распространен в очень многих странах.

Итак, у нас есть видеозапись волейбольной игры. С какой целью она обычно делается? Возможно, чтобы показать друзьям или пересматривать лучшие моменты долгими зимними вечерами. Но наверное, в сыром виде, запись не очень годится для этого. Ведь скорее всего, первые минут десять игроки будут переодеваться и разминаться, а после каждого розыгрыша будет проходить минута‑другая, пока кто‑то сбегает за мячом.

В общем, мы подходим к очевидной цели — избавиться от всего скучного и оставить только самое интересное. Ок, стратегия ясна, переходим к тактике.

Для стороннего зрителя (которым конечно является искуственный интеллект) есть несколько маркеров для привлечения внимания: игроки, мяч, судья, табло. Любой из этих объяектов может быть подвергнут аналитике. Но сегодня мы поговорим о мяче.

Связь зрительского интереса и мяча вполне очевидна: мяч летает — мы смотрим. Нет мяча — некуда смотреть. В общем, понятно, что нам надо вырезать все кадры, где мяч не летает и тогда это можно будет смотреть без зевоты.

Всех приветствую, меня зовут Антон Рябых, работаю в Doubletapp. Вместе с коллегой Данилом Гальпериным мы написали статью про важный этап в процессе обучения нейронных сетей и получения необходимых нам результатов —  оптимизацию модели. Зачем нужно оптимизировать модель, если и так все работает? Но как только вы начнете разворачивать модель на устройстве, которое будет ее обрабатывать, перед вами встанет множество проблем.

Более крупные модели занимают больше места для хранения, что затрудняет их распространение. Более крупные модели требуют больше времени для работы и могут потребовать более дорогого оборудования. Это особенно важно, если вы создаете модель для приложения, работающего в реальном времени.

Оптимизация моделей направлена на уменьшение размера моделей при минимизации потерь в точности и производительности.

Методы оптимизации

• Pruning — устранение части параметров нейронной сети.
• Quantization — уменьшение точности обрабатываемых типов данных.
• Knowledge distillation — обновление топологии исходной модели до более эффективной, с уменьшенным количеством параметров и более быстрым выполнением.
• Weight clustering — сокращение количества уникальных параметров в весах модели.
• OpenVino, TensorRT — фреймворки, с помощью которых можно оптимизировать модели.

В этой статье мы обсудим какие бывают цветовые схемы для атомов, дальтонизм, цветовую модель RGB в контексте Python-а, ну и попробуем сделать собственную цветовую модель, которая, надеюсь, будет чуточку дружелюбнее к дальтоникам.

И да, это кликбейтный заголовок :)

Привет, Хабр! Сегодня мы поговорим о графическом редакторе AliveColors и попробуем разобраться, что за задачи он может решать. В этом посте мы коснемся вопроса, в каких ситуациях AliveColors может заменить безвременно покинувший наш рынок Adobe Photoshop, и почему его стоит рассмотреть в качестве интересного софта для самых разных ситуаций. Всех, кто пользовался AliveColors, а также страдает от отсутствия лицензионного фотошопа, приглашаем под кат и в комментарии.

Собрал в одно месте все самое нужное и популярное. Для тех, кто больше любит посмотреть, чем почитать, в конце прикрепил ссылку, где можно посмотреть ролики авторов, которые очень подробно обо всем рассказывают. Пользуйтесь на здоровье =)

prompt для этих ИИ будут фактически одинаковым, как и для других похожих сервисов.

Данная статья описывает моё знакомство с ChatGPT на уровне API и интеграцию с платформой создания ботов Salebot.

Давно занимаюсь сборкой ботов в Salebot и на Python, и я не мог просто пройти мимо ChatGPT и её API (модель GPT 3). Но, во время изучения API, меня понесло дальше, невозможно было остановиться на GPT 3. Вот какие задачи я себе поставил.

В сегодняшней статье речь пойдет о Smart Tomo Engine 2.0  – новой версии нашего продукта реконструкции трехмерных объектов из набора их томографических проекций (рентгенограмм). По сравнению с предыдущей версией у новой выше качество получаемых изображений, существенно повышено быстродействие, улучшена технологическая совместимость с программами анализа трехмерных данных и с различными видами томографов. Заходите под кат, чтобы увидеть работу новой версии STE на примере реконструкции цветов (в честь Международного женского дня).

Всем привет. Последний месяц я в составе сообщества поклонников одной компьютерной игры активно экспериментирую со stable diffusion. И на основе этого у меня сложилось впечатление, как можно было бы улучшить ChatGPT.

Во-первых, это богатство настроек. Поскольку SD это опен сорс, то там можно настроить буквально все что угодно - количество итераций, размер картинки, степень похожести картинки на другую картинку и так далее. Очень не хватает схожих настроек для чатгпт - например, отдельно указать тематику, размер желаемого текста, степень его подробностей и так далее.

Мы подсчитали, что ручной ввод данных из типовых форм занимает 6–7 часов в день. Автономная система Smart Document Engine на смартфоне справляется с подобной задачей буквально за минуты. В этой статье мы расскажем о самых эффективных бизнес‑кейсах применения нашей мобильной OCR.

Взрывное распространение ИИ‑генеративных технологий затронуло и создание видеоконтента. Главным двигателем здесь стали дипфейки (DeepFake). В общем доступе появились десятки инструментов, вроде DeepFaceLab, Deepfakes Web или FaceSwap, которые позволяют изменять лица людей на видео, добиваясь пугающей натуралистичности.

Ранее мы уже разбирали, что представляет собой технология deepfake, какие потенциальные опасности несет, а также тестировали популярные инструменты для распознавания дипфейк‑изображений. Этим материалом мы продолжим интересную тематику и раскроем больше технологических деталей вывода «глубоких подделок» на чистую воду. На сей раз речь пойдет о real‑time или live‑дипфейках, способных в реальном времени подменять участников видеозвонков образами других людей. Также расскажем о критических уязвимостях «живых» дипфейков, которые можно эффективно использовать для их распознавания.

С помощью обработки данных с уличных камер проанализируем характеристики движения пешеходов. Посмотрим как на их поведение влияет качество работы коммунальных служб. Узнаем насколько сильно замедляет передвижение гололед, и как много шагов нужно, чтобы это выяснить.

Веб 2.0 — отличная штука. Сайты на самообслуживании. Пользователи наполняют их сами («постят контент», как сейчас выражаются). Сами напостили, сами посмеялись. А владелец сайта только платит за хостинг и стрижет купоны на рекламе. Удобно же.

Но жизнь наша так странно устроена, что плюсов без минусов не бывает, а нередко недостатки вообще являются продолжением достоинств. Есть проблемы и у самонаполняемых сайтов — баяны. В смысле, дубли.

Дубли многие посетители не любят, особенно старожилы, на зубок помнящие мемасики, появившиеся во времена превед‑медведа и олбанского йазыгга. Каждое их появление они встречают фырканьем и угрозами немедленно отписаться.

Что же делать? Конечно, призвать на помощью железную машину — пусть она сама ищет баяны.