OpenNews: Facebook открыл наработки по распознаванию объектов на фотографиях |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2016-08-26 10:54 Лаборатория искусственного интеллекта Facebook продолжила открытие своих наработок и следом за библиотекой классификации текста представила реализацию алгоритмов DeepMask и SharpMask, позволяющих определять наличие объектов на фотографиях и выделять их из общего фона. Код оформлен в виде модулей к библиотеке глубинного машинного обучения Torch, написанных на языке Lua и распространяемых под лицензией BSD. Целью разработки является предоставление средств для разбора изображений на уровне отдельных пикселей, выделяя отдельные объекты с предоставлением информации о том, что они из себя представляют на основе базы моделей, полученной в результате машинного обучения системы по типовым шаблонам. Предложенные алгоритмы позволяют на основе машинного анализа визуальной информации классифицировать отдельные элементы фотографии, определить что именно изображено и с точностью до отдельных пикселей выделить различные объекты из общего фона. DeepMask представляет собой общий алгоритм для выделения сегментов изображения, а SharpMask предоставляет средстве для уточнения результата, в сумме формируя основу для построения систем машинного зрения. Конечная фаза распознавания реализована в виде специализирвоанной свёрточной нейронной сети MultiPathNet, которая позволяет связать выделенные из изображения маски с типами объектов. Для загрузки подготовлены как готовые модели, позволяющие без предварительного обучения системы выявлять такие объекты как животные, люди и автомобили, так и компоненты для обучения системы распознаванию новых типов объектов. Для ознакомления с возможностями системы подготовлен набор демонстрационных примеров. Из планов на будущее отмечается адаптация технологии для выделения движущихся объектов на видео. Источник: www.opennet.ru Комментарии: |
|