Обработка изображений *

Появление дистанционного банковского обслуживания (ДБО) поменяло весь банковский бизнес, предоставив возможность получения финансовых услуг «в два счета». Сегодня мы хотим рассказать вам о нашем новом продукте Smart Document Engine, который изменит процесс ДБО, обеспечив процедуру открытия счетов и получения кредитов «за два клика».

Я люблю делать всякие странные штуки с Computer Vision. Назовем их “условно полезные девайсы”. Из того, что я выкладывал на Хабре, - рассказ про умную кормушку для птиц и камера для слежения за ребенком. По работе тоже примерно тем же самым занимаюсь. Так что люблю следить за актуальным рынком устройств которые подходят для ComputerVision. Свой прошлый обзор я делал полтора года назад. Что для Embedded - много. В этом я сосредоточусь на устройствах которые вышли недавно + на устройствах которые будут интересны для хоббийных проектов.

Те, кто знает Python, могут делать поистине удивительные вещи, например, создавать арт-объекты и игры и красивые карты, полнотекстовую поисковую машину и систему распознавания лиц. Применим Python и для вполне бытовых задач. Сегодня, специально к старту новых потоков курсов Python для веб-разработки и Fullstack-разработчик на Python поделимся с вами туториалом, как считывать, добавлять и удалять EXIF метаданные из фотографий с помощью Python.

Если у вас есть проект с интенсивной обработкой данных глубокими моделями (или еще нет, но вы собираетесь его создать), то вам будет полезно познакомиться с приемами по повышению их производительности и уменьшению затрат на покупку / аренду вычислительных мощностей. Тем более, что многие из приемов сейчас выполняются буквально за несколько кликов мышкой, но при этом позволяют повысить производительность на порядок. В этом посте мы рассмотрим какие оптимизации бывают, установим Docker на Windows 10 и запустим DL Workbench, измерим производительность инференса без оптимизации и с применением оных.

Никто не любит капчу. Угадай слово по плохой картинке, собери пазл, отличи светофор от гидранта, сложи два числа и так далее. Формы бывают разные, но суть всегда одна: мы тратим своё время и нервы.

Чуть больше года назад моя команда взялась за модернизацию старой капчи Яндекса. Обычно в таких задачах стремятся повысить качество и полноту отсева ботов, оставив человеку шанс прорваться через капчу. Но мы зашли с другой стороны: решили сделать капчу более дружелюбной к людям, не ухудшив при этом защиту от ботов. Казалось бы, наивный подход. Но у нас получилось.

Сегодня я расскажу об этом подробнее. Вы узнаете, как мы отказались от распознавания текста и перешли к его генерации. Покажу примеры дружелюбной капчи. Расскажу о необычном опыте применения капчи в образовании. А ещё покажу текущий вариант капчи без капчи и немного поразмышляю о будущем.

В интернете есть много информации о поиске похожих изображений и дубликатов. Но как построить свою систему? Какие современные подходы применять, на каких данных обучать, как валидировать качество поиска и куда смотреть при выводе в production?

В этой статье я собрал все необходимые компоненты поисковой системы на изображениях в одном месте, разбавив контент современными подходами.

Пытаясь реализовать обратный поиск изображений для своего сайта, я столкнулся с огромным миром поиска изображений. Ниже приведены краткие описания и варианты применения некоторых подходов обратного поиска/поиска похожих изображений.

Мир изменился. Я чувствую это в воде, чувствую это в земле, ощущаю в воздухе.

«Властелин колец», Джон Рональд Руэл Толкин

Здесь на Хабре часто встречаются статьи про распознавание капчи. Всегда с большим интересом их читал, а сегодня настал и мой черёд написать. Путь от наивной реализации с Тессерактом до веб-сервиса со сложной нейросетью занял у меня около года. Количество ошибок распознавания удалось снизить с 90 до менее 1%.

Нынче никого не удивишь достижениями искусственного интеллекта машинного обучения (ML) в самых разных областях. При этом доверчивые граждане редко задают два вопроса: (i) а какая собственно цена экспериментов и финальной системы и (ii) имеет ли сделанное хоть какую-то целесообразность? Самым важным компонентом такой цены являются как ни странно цена на железо и зарплаты людей. В случае если это все крутится в облаке, нужно еще умножать стоимость железа в 2-3 раза (маржа посредника).

И тут мы неизбежно приходим к тому, что несмотря на то, что теперь даже в официальные билды PyTorch добавляют бета-поддержку ROCm, Nvidia де-факто в этом цикле обновления железа (и скорее всего следующем) остается монополистом. Понятно, что есть TPU от Google и мифические IPU от Graphcore, но реальной альтернативы не в облаке пока нет и не предвидится (первая версия CUDA вышла аж 13 лет назад!).

Что делать и какие опции есть, когда зачем-то хочется собрать свой "суперкомпьютер", но при этом не хочется платить маржу, заложенную в продукты для ультра-богатых [мысленно вставить комментарий про госдолг США, майнинг, крах Бреттон-Вудсткой системы, цены на здравоохранение в странах ОЭСР]? Чтобы попасть в топ-500 суперкомпьютеров достаточно купить DGX Superpod, в котором от 20 до 100 с лишним видеокарт. Из своей практики — де-факто серьезное машинное обучение сейчас подразумевает карточки Nvidia в количестве примерно 8-20 штук (понятно что карточки бывают разные).

Привет, Хабр! В этой статье я бы хотел рассказать как с помощью только OpenCV распознавать объекты, на примере игральных карт:

Основная цель - обнаружение лица и маски в браузере, не используя бэкенд на Python. Это простое приложение WebApp / SPA, которое содержит только JS-код и может отправлять некоторые данные на серверную часть для следующей обработки. Но начальное обнаружение лица и маски выполняется на стороне браузера и никакой реализации Python для этого не требуется.

На данный момент приложение работает только в браузере Chrome.

Стоп, что? В смысле «всего»? Разве преобразование из одного формата в другой нельзя сделать за одно копирование, а лучше вообще без копирования?

Да, это кажется безумием, но более привычные методы преобразования картинок работают в 1,5-2,5 раза медленнее (если нужен не read-only объект). Сегодня я покопаюсь в кишках обеих библиотек, расскажу почему так получилось и кто виноват. А также покажу финальный результат, который работает так же, только быстрее. Никаких репозиториев или пакетов не будет, только рассказ и рабочий код в конце. Но давайте обо всём по порядку.