Распознавание образов. Теория, метода, алгоритмы.

В этом месяце наша система управления посещаемостью достигла отметки в 900 000 событий всего через год после запуска. Однако радость от сегодняшних достижений не может стереть из памяти то, как нелегко начиналась работа над этим проектом.

С помощью инструмента можно неограниченно расширять исходное изображение, при этом учитываются существующие визуальные элементы изображения, включая тени, отражения и текстуры.

Нейросеть по-прежнему недоступна простым смертным.

В этом видео показана пошаговая инструкция как создать приложение с распознаванием речи, используя Vue.js, Vite и JavaScript Speech Recognition API. В итоге на вопрос «который час?», например, приложение выдаст поп-ап с временем:

Команда программистов из Центра искусственного интеллекта Samsung в Москве представила алгоритм, позволяющий перенести мимику лица из видео на другое лицо в статичном изображении. Таким образом, можно заставить погримасничать Мону Лизу или даже рассмешить портрет Бенджамина Франклина.

Российские исследователи искусственного интеллекта разработали новую свёрточную нейросеть (CNN), способную распознавать изображения рукописных букв русского алфавита с точностью 99%.

Машинное обучение в деле! Умный голосовой ассистент на python с использованием искусственного интелkекта для анализа распознанных фраз - с ним реально можно говорить как с человеком). Также распознавание голоса происходит в оффлайн режиме на библиотеке с ИИ, а еще он постоянно работает в фоне и умеет говорить).

Теперь, когда у нас есть и эти функции спектрограммы, давайте проведем над ними некоторое EDA! И поскольку мы увидели, что "гендер", по-видимому, имеет особое отношение к нашим аудиозаписям, давайте визуализируем среднюю спектрограмму mel для обоих полов отдельно, а также их различия.

При выполнении работ с мультимедиа файлами, многим пользователям может понадобится перевод аудио в текст, то есть перевод речи в текст, расшифровка сказанного в виде текста. Подобная возможность часто востребована, в случаях, когда пользователям необходимо выполнить перевод голоса в текст.

Обнаружение объектов — одна из подзадач компьютерного зрения для идентификации определенных объектов. Например, люди, здания, растений, дорожных знаков или транспортные средства на изображениях и видео.

Одно из самых востребованных направлений Computer Vision сейчас — разработка AV-систем (autonomous vehicles). С появлением автономных транспортных средств значительно увеличились объемы и точность сенсорных данных, которые записываются аппаратными датчиками.

Всесторонний анализ приложения Google для Android выявил потенциальные планы по улучшению функции голосового распознавания персонального помощника Google Assistant.

В репозитории опубликованы два набора данных, включающие повседневные движения, танцы, элементы боевых искусств и жесты. Каждое действие включает в себя разные эмоции.

Кроме того, компания опубликовала бесплатный плагин для Blender с открытым исходным кодом для визуализации этих данных.

Сегодня ЕКА и Zooniverse запускают "Зоопарк Розетты" - проект гражданской науки, который приглашает добровольцев принять участие в космической игре "найди отличия". https://www.zooniverse.org/projects/ellenjj/rosetta-zoo

Из одной картинки получается четыре понятных изображения. Снижение разрешения является фундаментальным шагом в CNN для ускорения времени обработки.

Казахстанский учёный разработал систему распознавания речи на казахском языке, которая превращает голосовые сообщения в текст. Разработкой уже заинтересовалась крупная международная компания, сообщает корреспондент «Хабар 24».

Друзья, мы начинаем цикл статей-туториалов по разметке данных с помощью разного ПО. Начать мы решили с самого знаменитого из всех бесплатных инструментов - Computer Vision Annotation Tool. Им может воспользоваться буквально любой желающий, достаточно только зарегистрироваться.

В статье покажем, как алгоритмы компьютерного зрения помогают решить задачу автоматического определения объема круглого леса в лесовозе по фотографии. Пройдем путь от идеи до прототипа. Расскажем, какие были выбраны решения и почему.

DALL-E 2 также может добавлять на изображения новые объекты и редактировать фотографии. Кроме того, при загрузке двух картинок ИИ создаст новую, объединив элементы изображений.

Ученые из США представили новую технику: она с помощью лазера, который направили в глазок или замочную скважину, позволяет визуализировать всю комнату. Качество итоговой картинки улучшает модель на основе ИИ.

«Он одинок перед экраном, у него нет ни отца, ни матери, ни страны, ни бога: все, что ему нужно, — это цифровое облако, к которому подключено его интернет-устройство». (Славой Жижек, философ)

Исходный код, сопровождающий трансформатор раскрашивания бумаги, который будет представлен на ICLR 2021. Работа Маноджа Кумара, Дирка Вайсенборна и Нала Кальчбреннера.

Резюме статьи

Колтран состоит из трех компонентов: а colorizer, color upsamplerи spatial upsampler.

Оптимизаторы в Keras, формирование выборки валидации | #10

Dropout - метод борьбы с переобучением нейронной сети | #11

Batch Normalization (батч-нормализация) что это такое? | #12

Как работают сверточные нейронные сети | #13

Делаем сверточную нейронную сеть в Keras | #14

Распознавание объектов с помощью YOLO v3 на Tensorflow 2.0

Python. Парсинг картинок с сайта.