Андрей Бояров — Deep Learning: Распознавание сцен и достопримечательностей на изображениях

МЕНЮ


Искусственный интеллект. Новости
Поиск
Регистрация на сайте
Сбор средств на аренду сервера для ai-news

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематика

Авторизация



RSS


RSS новости

Новостная лента форума ailab.ru


Распознавание сцен (scene recognition) является одной из областей машинного зрения, которая активно применяется, например, в поиске по изображениям. Задача распознавания сцен на картинках является более сложной задачей, чем относительно хорошо изученная и используемая в индустрии задача распознавания объектов. Главная причина заключается в том, что сцена – более комплексное и менее формализуемое понятие: достаточно сложно выделить признаки, которые описывают такие понятия, как ресторан, кухня, спортивное мероприятие и т.д. Кроме того, сценой является все изображение, а не какая-то его часть, в отличие от объектов.

В данном докладе пойдет речь о построении системы для решения задачи scene recognition при помощи state-of-the-art подхода, основанного на глубоких сверточных нейронных сетях.

Задача распознавания достопримечательностей вытекает из распознавания сцен. Здесь нам нужно среди всех изображений сцен выделить те, на которых присутствуют разнообразные известные места: дворцы, памятники, площади, храмы и т.д. Однако при решении этой задачи важно обеспечить низкий уровень ложных срабатываний. В докладе будет рассмотрено решение задачи распознавания достопримечательностей на основе нейронной сети для scene recognition.



Поддержи проект ai-news рублем. Машины верят в тебя! >>



Комментарии: