Как стать автором
Обновить
182
0
Моржаков Василий @Vasyutka

Пользователь

Отправить сообщение

Роботы на карантине

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров5K
Тут недавно мужики на Хабре рассказывали про Flipper и отладку на осциллографе по видеосвязи.

И это, конечно, победа вне конкурса! Но и у нас был интересный опыт отладки робота, находящегося в 2000 км от нас в лодочном гараже на норвежском побережье. Под катом рассказ о том, как мы делали зрение и правили “облачные мозги” роботам во время карантина удаленно:


Всего голосов 30: ↑30 и ↓0+30
Комментарии4

Речевой бот в банке — худший UX ever

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров33K
— Добрый вечер, меня зовут Наталья, чем я могу Вам помочь?
— Здравствуйте, у меня была заблокирована карта.
— Хорошо, назовите свое имя.
— Василий Моржаков.
(вбивает на клавиатуре)
— Ваше кодовое слово?
— Декобраз через Е.
— Простите, Вас не слышно.
— Де-ко-браз, через ЕЕ
— Что-то со связью, извините, можете повторить? (и кажется вешают трубку)

И вот я знаю немного про речевой ИИ, про ботов читал вчера Хабр, но все еще не могу понять, что же происходит.
Читать дальше →
Всего голосов 78: ↑77 и ↓1+103
Комментарии178

ML,VR & Robots (и немного облака)

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров4.9K
Всем привет!

Хочу рассказать об очень не скучном проекте, где пересеклись робототехника, Machine Learning (а вместе это уже Robot Learning), виртуальная реальность и немного облачных технологий. И все это на самом деле имеет смысл. Ведь это и правда удобно — вселяться в робота, показывать, что ему делать, а затем обучать веса на ML сервере по сохраненным данным.

Под катом мы расскажем, как оно сейчас работает, и немного деталей про каждый из аспектов, который пришлось разрабатывать.


Читать дальше →
Всего голосов 8: ↑7 и ↓1+10
Комментарии2

Инновации по-русски

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров171K
Я — профессиональный участник инновационной индустрии. Вместе с коллегами последние 10 лет мы участвуем в создании новых технологий.

И я должен сказать о причине, по которой не стоит заниматься инновациями в России. Здесь можно порассуждать о плохом инвестиционном климате, неэффективности государственных программ, размере внутреннего рынка, смещенных мотивациях участников. Но кроме этого есть и плохо контролируемый риск, который заключается в возможности оказаться за решеткой. И об этом не принято говорить вслух, а нужно. Под катом топ-5 инновационных компаний по версии следственного комитета, известных мне, а их злоключения не были ранее упомянуты на хабре.
Читать дальше →
Всего голосов 513: ↑480 и ↓33+447
Комментарии249

Автоэнкодеры и сильный искусственный интеллект

Время на прочтение16 мин
Количество просмотров23K
Теория автоэнкодеров и генерирующих моделей последнее время получила серьезное развитие, но достаточно мало работ посвящено тому, как можно использовать их в задачах распознавания. При этом свойство автоэнкодеров получать скрытую параметрическую модель данных и математические следствия из этого дают возможность связать их с Байесовскими методами принятия решения.

В статье предложен оригинальный математический аппарат «набор автоэнкодеров с общим латентным пространством», который позволяет выделять абстрактные понятия из входных данных и демонстрирует способность к «one-shot learning». Кроме того, с его помощью можно преодолеть многие фундаментальные проблемы современных алгоритмов машинного обучения, основанных на многослойных сетях и подходе «Deep learning».
Читать дальше →
Всего голосов 22: ↑22 и ↓0+22
Комментарии20

Человек машине помощник

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров6.2K
Этот блог обычно посвящен распознаванию автомобильных номеров. Но, работая над этой задачей, мы пришли к интересному решению, которое можно с легкостью применять для очень широкого круга задач компьютерного зрения. Об этом сейчас и расскажем: как делать систему распознавания, которая вас не подведет. А если подведет, то ей можно подсказать, где ошибка, переобучить и иметь уже чуть более надежное решение, чем прежде. Добро пожаловать под кат!


Читать дальше →
Всего голосов 26: ↑26 и ↓0+26
Комментарии3

Не сверточные сети

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров16K


Достоинства, проблемы и ограничения сверточных нейронных сетей (CNN) в настоящее время достаточно неплохо изучены. Прошло уже около 5 лет после признания их сообществом инженеров и первое впечатление «вот теперь решим все задачи», хочется верить, уже прошло. А значит, пришло время искать идеи, которые позволят сделать следующий шаг в области ИИ. Хинтон, например, предложил CapsuleNet.
Вместе с Алексеем Редозубовым, опираясь на его идеи об устройстве мозга, мы тоже решили отступить от мейнстрима. И сейчас у меня есть что показать: архитектуру (идёт заглавной картинкой для привлечения внимания) и исходники на Tensorflow для MNIST.

Более формально, результат описан в статье на arxiv.
Читать дальше →
Всего голосов 50: ↑46 и ↓4+42
Комментарии15

Капсульные сети от Хинтона

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров21K


27 октября 2017 года появилась статья доктора Джофри Хинтона с соавторами из Google Brain. Хинтон — более чем известный ученый в области машинного обучения. Он в свое время разработал математику обратного распространения ошибок, был научным руководителем Яна Лекуна — автора архитектуры сверточных сетей.

Хоть презентация была достаточно скромная, корректно говорить о революционном изменении подхода к искусственным нейронным сетям (ИНС). Назвали новый подход «капсульные сети». Пока в российском сегменте интернета мало информации о них, поэтому восполню этот пробел.
Читать дальше →
Всего голосов 32: ↑31 и ↓1+30
Комментарии20

Нейронные сети в детектировании номеров

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров51K


Распознавание автомобильных номеров до сих пор является самым продаваемым решением на основе компьютерного зрения. Сотни, если не тысячи продуктов конкурируют на этом рынке уже на протяжении 20-25 лет. Отчасти поэтому сверточные нейронные сети (CNN) не бьют прежние алгоритмические подходы на рынке.

Но опыт последних лет говорит, что алгоритмы CNN позволяют делать надежные и гибкие для применения решения. Есть и еще одно удобство: при таком подходе всегда можно улучшить надежность решения на порядок после реального внедрения за счет переобучения. Кроме того, такие алгоритмы отлично реализуются на GPU (графических модулях), которые значительно эффективней с точки зрения потребления электроэнергии, чем обычные процессоры. А платформа Jetson TX от NVidia так просто потребляет очень мало по меркам современных вычислителей. Наглядное «энергетическое превосходство»:
Читать дальше →
Всего голосов 67: ↑67 и ↓0+67
Комментарии30

Совсем не нейронные сети

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров49K


Недавно ZlodeiBaal писал о достижениях в сверточных нейронных сетях (CNN) (и, кстати, тут же успешно настроил и обучил сеть для поиска области автомобильного номера).
А я хочу рассказать про принципиально иную и, наверное, более сложную модель, которую сейчас развивает Алексей Редозубов (@AlexeyR), и про то, как мы, конечно проигнорировав некоторые важные элементы, и ее применили для распознавания автомобильных регистрационных знаков!

В статье несколько упрощенно напомню о некоторых моментах этой концепции и покажу, как оно сработало в нашей задаче.
Читать дальше →
Всего голосов 66: ↑61 и ↓5+56
Комментарии104

Распознавание автомобильных номеров в деталях

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров149K
image
Настало время подробно рассказать, как работает наша реализация алгоритма распознавания номеров: что оказалось удачным решением, что работало весьма скверно. И просто отчитаться перед Хабра-пользователями — ведь вы с помощью Android приложения Recognitor помогли нам набрать приличного размера базу снимков номеров, снятых совершенно непредвзято, без объяснения как снимать, а как нет. А база снимков при разработке алгоритмов распознавания самое важное!
Читать дальше →
Всего голосов 69: ↑69 и ↓0+69
Комментарии40

Распознавание номеров: от А до 9. Часть 3

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров80K
Неделю назад мы опубликовали статью про открытый сервер для распознавания изображений автомобильных номеров. Теперь, как и обещали, статья про то, как отправлять на него свои фотографии с номерами. Наша цель была, как вы помните, вовсе не ругаться друг на друга неприличными словами, а именно сделать функционирующий сервер в интернете, который справляется с фотографиями и отправляет назад результат распознавания.


(часть фотографий, присланных в течение недели)
Читать дальше →
Всего голосов 58: ↑57 и ↓1+56
Комментарии29

Распознавание номеров: от А до 9

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров170K
Уже пару раз на Хабре возникали дискуссии на тему того, как сейчас работает распознавание номеров. Но статьи, где были бы показаны разные подходы к распознаванию номеров, на Хабре пока не было. Так что здесь попробуем разобраться, как все это работает. А потом, если статья вызовет интерес, продолжим и выложим работающую модель, которую можно будет поисследовать.

image
Читать дальше →
Всего голосов 140: ↑137 и ↓3+134
Комментарии268

Информация

В рейтинге
Не участвует
Работает в
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность