Нейросеть «убрала» автомобили с улиц |
||
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 |
2019-05-07 14:49 Программист Крис Харрис (Chris Harris) создал приложение для смартфона, «удаляющее» автомобили с улиц. Оно работает на основе нейросетей, которые распознают автомобили и заменяют области с ними на кадре на синтезированное фоновое изображение улицы. В последние годы в области машинного обучения наблюдается большой прогресс и наиболее заметен он в области алгоритмов для работы с изображениями. К примеру, программы уже умеют реалистично переносить мимику с лица одного человека на лицо другого, а также создавать полностью синтезированные видеоролики. Некоторые серьезные нейросетевые алгоритмы для обработки уже доступны для массового использования. Например, недавно Adobe внедрила в видеоредактор After Effects функцию автоматического удаления объектов с видео и замену их на реалистичный фон. Но эта функция требует от пользователя вручную выделять интересующие его объекты, а также тратит некоторое время на расчет изменений. Разработчик Крис Харрис (Chris Harris) показал, как похожую технологию можно использовать в реальном времени для «удаления» автомобилей с улицы. На опубликованном видео можно видеть, как нейросетевой алгоритм заменяет автомобили в кадре на синтезированное фоновое изображение.
Автор ролика не рассказал, как именно работает алгоритм, однако некоторые предположения о его работе все же можно сделать. По-видимому, в алгоритме используются две нейросети, одна из которых распознает автомобили в кадре и выделяет их, а вторая работает с выделенными областями. Судя по тому, что на некоторых кадрах явно видна измененная прямоугольная область, в алгоритме не используется отдельная сеть для семантической сегментации. Обычно такие нейросети применяют для относительно аккуратного выделения объекта определенного типа в кадре. Ранее другие разработчики создавали похожие технологии для блокировки некоторых объектов в реальном мире. К примеру, в 2015 году американский программист создал шлем дополненной реальности, размывающий изображения брендов на предметах перед пользователем. Григорий Копиев Источник: nplus1.ru Комментарии: |
|