Квантизация — уменьшение цветов изображения (
wiki). Конечно, сейчас мало кому это необходимо, но задача сама по себе интересная.
Квантизированная Лена привлекает внимание
Например, старый добрый формат GIF использует палитру, максимум на 256 цветов. Если вы захотите сохранить серию своих селфи как gif-анимацию (кому бы это надо было), то первое, что вам, а точнее программе, которую вы будете для этого использовать, надо будет сделать – создать палитру. Можно использовать статическую палитру, например
web-safe colors, алгоритм квантизации получиться очень простым и быстрым, но результат будет «не очень». Можно создать оптимальную палитру на основе цветов изображения, что даст результат наиболее визуально похожий на оригинал.
Алгоритмов создания оптимальной палитры несколько, каждый имеет свои плюсы и минусы. Я не стану утруждать читателя нудной теорией и формулами, во первых мне лень, во вторых большинству это не интересно – статью просто пролистают, рассматривая картинки.
Далее вас ждёт
скучное и непонятное повествование о методе медианного сечения, алгоритму рассеивания ошибок (шума квантизации) по Флойду-Стейнбергу (и не только), особенностях цветового восприятия человеческого глаза, а так же немного
говнокода.
Несмотря на прогнозы о скором наступлении светлого безбумажного будущего, объём бумажных документов всё ещё огромен. Часть из них сканируется и продолжает свою «жизнь» уже в электронном варианте – но только в виде изображений. В среднем в организациях объем сканированных копий составляет 30% от всех документов, которые хранятся в электронном виде. В госсекторе он достигает 41,5%, в ритейле – 17%, в сфере услуг – 23%, в банках и телеком-сфере приближается к 45%. Когда сканы документов лежат себе в нужной папке или делают работу, для которой они предназначены, – это хорошо. Плохо, когда кто-то пытается использовать данные из этих сканов в мошеннических схемах или как-то иначе злоупотреблять ими. Чтобы конфиденциальная информация не «утекла», в информационные системы компаний устанавливают DLP – системы предотвращения утечек. 
Это будет длиннопост. Я давно хотел написать этот обзор, но sim0nsays меня опередил, и я решил выждать момент, например как появятся результаты ImageNet’а. Вот момент настал, но имаджнет не преподнес никаких сюрпризов, кроме того, что на первом месте по классификации находятся китайские эфэсбэшники. Их модель в лучших традициях кэгла является ансамблем нескольких моделей (Inception, ResNet, Inception ResNet) и обгоняет победителей прошлого всего на полпроцента (кстати, публикации еще нет, и есть мизерный шанс, что там реально что-то новое). Кстати, как видите из результатов имаджнета, что-то пошло не так с добавлением слоев, о чем свидетельствует рост в ширину архитектуры итоговой модели. Может, из нейросетей уже выжали все что можно? Или NVidia слишком задрала цены на GPU и тем самым тормозит развитие ИИ? Зима близко? В общем, на эти вопросы я тут не отвечу. Зато под катом вас ждет много картинок, слоев и танцев с бубном. Подразумевается, что вы уже знакомы с алгоритмом обратного распространения ошибки и понимаете, как работают основные строительные блоки сверточных нейронных сетей: свертки и пулинг.
