Обработка изображений *

Opencv предоставляет широкие возможности по обработке изображений и работе с нейросетями. В статье мы напишем сервис, который позволит извлекать из изображений ряд параметров человека: пол, возраст, эмоции, а также местонахождение лица на фотографии. Получение данных характеристик бывает полезно для автоматического анализа видео и фото. Например, на конференции мы можем определить средний возраст участников, процентное соотношение мужчин и женщин, а также реакцию на конкретный доклад.

Для демонстрации будем использовать модели caffe и onnx. Сервис напишем с использованием golang. Ниже приведен пример изображения, на котором распознан пол и примерный возраст человека. В нашем сервисе мы будем возвращать JSON, в котором будут указаны возраст, эмоции, пол и местоположение лиц на фотографии.

Привет, Хабр! Меня зовут Татьяна Дешкина, я заместитель директора по развитию продуктов VisionLabs. Мы создаем системы распознавания и защиту этих систем распознавания (в том числе и антифрод), у нас накопился опыт, которым мы хотим поделиться.

В этой статье я на примере нескольких кейсов наших клиентов расскажу, как в банках и других финансовых организациях используют компьютерное зрение (англ. computer vision, CV) и чем оно полезно для конечных пользователей. Здесь не будет хардкорных технических подробностей — материал в первую очередь для тех, кто сталкивается с технологиями компьютерного зрения в повседневной жизни и хочет больше о них узнать.

Упаковали свой опыт развертывания системы мониторинга транспортного потока — Smart Traffic System — на Rockchip и SOPHON в один стройный R&D пайплайн. Пошагово, со сроками. Как от сердца отрываем.

Сохраняйте, чтобы под рукой иметь план на случай, если задумаете исследовать возможность развертывания системы видеоаналитики на целевом устройстве.

Привет, Хабр. Меня зовут Дмитрий Жариков. Я исследователь данных в команде эквайринга Сбера и занимаюсь моделями искусственного интеллекта. Эквайринг — это подразделение банка, которое занимается различными способами безналичной оплаты. Кроме того, в группу компаний «Сбер» входит компания федерального значения «Сберсервис», которая занимается настройкой офисного оборудования, в том числе устанавливает и обслуживает POS-терминалы. Я расскажу вам про один из наших проектов — определение состояния POS-терминалов по фотографиям. 

В первой части, я познакомил вас с новым подходом, использующим матрицы вращений для генерации видео моделями text-2-image.

Во второй части двигаемся к решению задачи на основе машинного обучения через:
- формализацию функции потерь;

- построение базовой модели Splitter, по сути, обучаемой матрицы вращений;

- построение алгоритма обучения на векторизованном датасете из 200-500 роликов.

И посмотрим первые результаты.

Всем привет! Меня зовут Денис Бобков, я сейчас обучаюсь на совместной магистерской программе ВШЭ и ШАД под названием «Современные компьютерные науки», а также работаю исследователем в AIRI в команде Controllable Generative AI лаборатории FusionBrain. Область моих исследований касается методов редактирования изображений.

Захотелось добавить на фото улыбку или очки? Поменять причёску или её цвет? Современные инструменты, которые делают это, не способны одновременно изменить именно то, что тебе нужно, не испортив всё остальное, причём так, чтобы изменение выглядело реалистично, а сам процесс изменения не выполнялся слишком долго. Нашей же команде удалось довольно сильно приблизиться к тому, чтобы выполнить все три условия сразу.

Совсем недавно нашу статью приняли на одну из топ‑конференций по компьютерному зрению CVPR 2024 (эта конференция недавно стала самой цитируемой!). Наша статья про то, как можно редактировать лица в высоком качестве с помощью генеративной модели StyleGAN. Почитать её целиком можно на архиве, а здесь же я хотел кратко рассказать о том, что именно мы сделали.

Привет, меня зовут Алина и я нейрохудожник. Это означает, что я рисую свои работы с помощью нейросетей. Вы можете по-разному относиться к предыдущей фразе: с презрением («не может быть СВОИХ работ из НЕЙРОсети»), с негодованием («Я тоже рисую в нейросети, но не заявляю, что я нейрохудожник»), с интересом («Ого, почитаю, а то у меня не получается нарисовать то, что хочу») и даже благоговением («У меня до сих пор руки не дошли что-то нарисовать в нейросети, а человек уже нейрохудожником стал»). Прежде, чем спорить о праве называться нейрохудожником, стоит сперва ответить на более общий вопрос: а можно ли называть искусством генерацию изображений в нейросети?

Ничто не ново под луной: дискуссии об искусстве тянутся испокон веков. В эпоху Возрождения разгорелся спор между реалистами и идеалистами о том, что первично — идеи или видимый мир — и малые голландцы, мастера жанровой живописи, подвергались критике за то, что их картины не соответствовали идеалам и часто изображали повседневную жизнь. В XIX веке фотографии считались механическими репродукциями реальности, лишенными души и творчества. В первые десятилетия XX века фильмы считались развлекательным зрелищем, а не искусством, пока не вышли фильмы «Рождение нации» (1915) и «Броненосец Потемкин» (1925).

В этой статье на примере цифрового искусства я разберу смысл изображения на составляющие части и соберу его заново, показав, как при помощи нейросети мы слой за слоем можем усложнять иллюстрацию. С каждым новым наложенным пластом информации мозг будет считывать изображение как более интересное и глубокое. Помимо транслирования моих взглядов на нейроискусство статья несёт практическую пользу. Я буду приводить промты, то есть текстовые запросы для генерации изображений, в одной из нейросетей — Midjourney — на примере цветка кувшинки. Для использования промтов под свои нужды нужно будет заменить слова «water lily» на любой другой объект.

Как мы создали, обучили и выпустили в свет сервис, использующий технологию машинного обучения для распознавания и классификации юридических документов? В этой статье мы расскажем об опыте разработки этого решения для автоматизации труда юристов и взыскателей, и о трудностях на этом пути.

Погружаясь все глубже в процессы автоматизации в какой то момент ты сталкиваешься с необходимостью разметки данных, хотя буквально пару недель назад, словосочетания — разметка данных и ты, стояли на вечеренике под названием «Заработок в интернетах» в разных комнатах, вернее ты стоял около бассейна, а разметка данных была на третьем этаже, курила на балконе со специалистами в области машинного обучения. Как мы встретились? Вероятно кто‑то столкнул ее с балкона в бассейн, а я помог ей выбраться, попутно замочив и свою одежду.

И вот, вы сидите на кухне, курите одну сигарету на двоих и пытаетесь разобраться, чем каждый из вас занимается, и как вы можете быть друг другу полезными?

В общем не так важно, для чего мне это понадобилось, но тот факт, что у меня это получилось намного интереснее. И теперь, когда вам уже достаточно душно (или нет), переходим к сути.

В статье коснемся темы матриц вращений и особенно их версии для многомерных пространств. Матрицы вращений широко используются в задачах 3D моделирования, для контролируемого поворота объекта. Но как оказалось, можно посмотреть на них шире и применить к многомерному латентному пространству диффузионных моделей. И первые опыты показали применимость матриц вращений при решении задачи генерации видео из текста. Статья (1-я часть) основана на моей магистерской работе в МФТИ, которую защитил в июне 2024г.
Продолжение во 2й части.

Почему модные способы 3D-коммуникации никак не станут массовыми, какое отношение они имеют к голограммам и чем нас не устраивает просто видео.

Несколько лет назад в мире современных технологий печати произошла попытка тихой революции. На рынке появились принтеры с непрерывной подачей чернил, которым не требовался сменный картридж. Эти инновационные устройства обещали значительное снижение затрат на печать, уменьшение негативного воздействия на окружающую среду и повышение эффективности работы. В этой статье мы рассмотрим принципы работы бескартриджных принтеров, их преимущества и недостатки, а также обсудим, когда они действительно оказываются лучше своих собратьев с картриджами (естественно, не всегда).

Одно из направлений работы нашей команды компьютерного зрения Vision RnD в SberDevices — распознавание жестового языка. Об этой задаче и о том, как мы ее решаем, мы уже писали на Хабре тут и тут (а еще тут и тут). Некоторое время назад перед нами встал вопрос выбора архитектуры нейросети для быстрой и качественной обработки изображений (видео‑энкодера). Хотя сама задача распознавания жестового языка предполагает обработку видео, в качестве первого этапа нужна нейросеть, обрабатывающая изображения на отдельных кадрах. Причем делающая это достаточно быстро, чтобы обеспечить работу всей конструкции в реальном времени. Безусловно, за последний десяток лет человечеству стало известно немало архитектур нейросетей для обработки изображений. Однако, сопоставить их по критерию цена‑качество точность‑производительность и выбрать лидера не так просто. Мы решили собрать несколько популярных решений‑претендентов на звание чемпиона и провести состязание в славном городе Гамбурге тестирование в идентичных условиях. Результатами этого исследования делимся под катом.

Существует одна остроумная настольная игра, называется Set. Это игра на внимание.

В этом тексте я показал, как я сконструировал автоматический решатель, чтобы всегда выигрывать в игру Set!

Искусственные нейронные сети (ИНС) — мощный инструмент в области компьютерного зрения, особенно в задачах классификации изображений. Эта область применения была одной из первых, для которой ИНС были разработаны. Например, перцептрон Розенблатта [1], созданный в 1957 году, является одним из самых ранних примеров ИНС, способной классифицировать изображения.

Свёрточные нейронные сети (СНС) [2] стали особенно популярными благодаря их способности эффективно обрабатывать изображения. Они используют механизмы, подобные тем, которые используются человеческим мозгом для обнаружения форм и текстур, что делает их идеальными для задач классификации изображений.

Однако выбор оптимальной архитектуры СНС может быть сложной задачей. Необходимо найти баланс между высокой точностью классификации и эффективным использованием ресурсов. Это включает в себя настройку глубины сети, размера фильтров и других параметров. В 2019 году команда исследователей из Google AI представила решение этой проблемы. Они разработали серию архитектур моделей под названием EfficientNet [3]. Эти модели отличаются высокой степенью эффективности и легко настраиваются. Они позволяют классифицировать изображения с высокой точностью, при этом потребляя минимальное количество ресурсов. EfficientNet стало значительным шагом вперед в развитии ИНС для классификации изображений и продолжает быть актуальным до сих пор.

Меня зовут Илья Зеленский. Помните басню Крылова «мартышка и очки»? Смысл басни был, как важно владеть знаниями и правильно применять их. Поэтому я хочу поделиться своим опытом запуска действительно сложного продукта.

-   const Color color { (u8)block.y[pixel_index], (u8)block.cb[pixel_index], (u8)block.cr[pixel_index] };
+   const Color color { (u8)block.cr[pixel_index], (u8)block.cb[pixel_index], (u8)block.y[pixel_index] };
    context.bitmap->set_pixel(x, y, color);

Привет, Хабр! Это Александр Капитанов и Александр Нагаев из Sber Devices. Мы занимаемся задачами компьютерного зрения: генерацией, матированием и редактированием изображений, сегментацией, портретной гармонизацией, заменой лиц, распознаванием жестов. А с недавних пор ещё и распознаваниtv русского жестового языка.

Поговорим о том, что заставило нас решать данную проблему. Затронем теорию жестового языка — подозреваю, что мало кто с ней знаком. Расскажем, как мы собирали собственный датасет для распознавания русского жестового языка и затронем тему обучения моделей для решения данной задачи. Также поделимся с вами результатом и немного расскажем про семейство наших моделей signflow. 

Привет, Хабр! Меня зовут Павел Криницин. Я работаю на крупном металлургическом предприятии по производству и переработке алюминиевой продукции, где слежу за работой оборудования. В этой статье я расскажу, как мы исследовали способы раннего диагностирования повреждений конвейерных лент с применением компьютерного зрения. Эта статья будет полезна широкому кругу специалистов, занятых в различных областях промышленности, где применяют конвейерные транспортные системы. Описанные в статье подходы делают диагностику оборудования и поиск дефектов более точными, а планирование ремонтных работ — более эффективным.

Я не знаю как правильно назвать обзор/гайд про эту плату. Самая китайская плата? Самая загадочная? Самая неоднозначная? В любом случае - одна из самых интересных!

Поговорим про OrangePi AIpro, плату от запрещённой в половине мира Huawei.