Как стать автором
Обновить

MobileNet: меньше, быстрее, точнее

Разработка мобильных приложений *Алгоритмы *Обработка изображений *Математика *Машинное обучение *
Если пять лет назад нейронная сеть считалась «тяжеловесным» алгоритмом, требующим железа, специально предназначенного для высоконагруженных вычислений, то сегодня уже никого не удивить глубокими сетями, работающими прямо на мобильном телефоне.

В наши дни сети распознают ваше лицо, чтобы разблокировать телефон, стилизуют фотографии под известных художников и определяют, есть ли в кадре хот-дог.

В этой статье мы поговорим о MobileNet, передовой архитектуре сверточной сети, позволяющей делать всё это и намного больше.
Читать дальше →
Всего голосов 10: ↑10 и ↓0 +10
Просмотры 42K
Комментарии 5

Играем в Mortal Kombat с помощью TensorFlow.js

JavaScript *Разработка игр *Обработка изображений *Машинное обучение *
Перевод
Экспериментируя с улучшениями для модели прогнозирования Guess.js, я стал присматриваться к глубокому обучению: к рекуррентным нейронным сетям (RNN), в частности, LSTM из-за их «необоснованной эффективности» в той области, где работает Guess.js. В то же время я начал играться с свёрточными нейросетями (CNN), которые тоже часто используются для временных рядов. CNN обычно используют для классификации, распознавания и обнаружения изображений.


Управление MK.js с помощью TensorFlow.js

Исходный код для этой статьи и МК.js лежат у меня на GitHub. Я не выложил набор данных для обучения, но можете собрать свои собственные и обучить модель, как описано ниже!
Читать дальше →
Всего голосов 68: ↑65 и ↓3 +62
Просмотры 19K
Комментарии 11

Детекция кашля на Intel NUC

Анализ и проектирование систем *Машинное обучение *Компьютерное железо Искусственный интеллект TensorFlow *
Собственно, да, на простом языке – мы захотели (и реализовали) детектор кашляющих людей, но не по позе (так как это требует больших ресурсов), а путем классификации входящих фото после детекции лица с расширением зоны.

Детектор кашля для Intel NUC
Читать дальше →
Всего голосов 10: ↑4 и ↓6 -2
Просмотры 2.3K
Комментарии 9

Поиск нарушений на видео с помощью компьютерного зрения

Python *Программирование *Машинное обучение *

Предположим, что данное нарушение возможно. Как же его выявить?

В нашем распоряжении имеются записи с камер наблюдения рабочего места сотрудника и журнал проведения операций.

Будем искать все моменты на записи, где отсутствовал клиент. В этом нам поможет нейронная сеть MobileNet и CSRT Tracker из библиотеки opencv. А для удобства еще и Tesseract-OCR.

Чтобы найти человека в кадре будем использовать нейросеть MobileNet. Данная сеть позволяет обнаружить и локализовать 20 типов объектов на изображении. Для ее работы необходимо скачать два файла: архитектуру и веса. Данные файлы можно найти в репозитории Github.

Перед написанием кода нам понадобится установка библиотеки компьютерного зрения cv2 и пакета для обработки текста на изображениях pytesseract. 

Читать далее
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1 +2
Просмотры 2.6K
Комментарии 2

Поиск нарушений на видео с помощью компьютерного зрения

Python *Программирование *Машинное обучение *

Автоматизация обработки видеозаписи с целью выявления нарушений — одно из востребованных направлений компьютерного зрения во многих отраслях.
Сегодня мы попытаемся обнаружить на видео отсутствие клиента в кадре в момент проведения операции в автоматизированной системе.

Читать далее
Всего голосов 2: ↑1 и ↓1 0
Просмотры 4.1K
Комментарии 0