Техническое зрение. Машинное зрение

 © mikron.ru

На российских АЭС функционируют системы «умного» видеонаблюдения. Обученная нейросеть помогает следить за соблюдением норм техники безопасности на объекте. О возможностях машинного зрения – в специальном репортаже Елизаветы Храмцовой.

DepthLab (https://johanan528.github.io/depthlab_web/) - диффузионный механизм инпейнта карт глубины с двумя параллельными ветвями для задач заполнения 3D-сцен, генерации сцен на основе текстовых промптов, реконструкции с использованием DUST3R и заполнение глубины LiDAR.

NumPy — это библиотека для работы с массивами в Python, которая является фундаментом для многих проектов, включая OpenCV. Работа с изображениями и видео в OpenCV основывается на операциях с массивами, так как любое изображение в OpenCV представлено как массив пикселей.

Почему NumPy важен для OpenCV?

Несмотря на то, что «Молния-2» размером с «Орлан-30», она является полноценным FPV-камикадзе, только с увеличенной дальностью, сравнимой с «Ланцетом» – в районе 40 километров. Но управляется она не с пульта, а благодаря очкам и джойстику. А еще такой дрон на порядок дешевле.

Как рассказал мужчина, духи умерших отобразились на экране автомобиля хотя рядом с машиной никого не было.

Новый метод позволяет обучать нейросети сортировать повреждённые данные, предсказывая следующие шаги. Он может эффективно планировать действия роботов, генерировать качественное видео и помогать ИИ-агентам ориентироваться в цифровых средах.

Анастасия Корнилова, руководитель исследовательской группы Лаборатории "Искусственный интеллект для автономных систем" Центра прикладного ИИ Сколтеха, и аспирант Казий Боташев представили свои работы на конференции IROS 2024, проходившей в Абу-Даби, одной из крупнейших и известнейших в мире по исследованиям в области робототехники.

GigaChat получил функцию компьютерного зрения. Теперь он понимает, что изображено на картинке.

В Новосибирске на базе летающей лаборатории прошли летные экспериментальные исследования демонстраторов технологий, разработанных в «Государственном научно-исследовательском институте авиационных систем» (ФАУ «ГосНИИАС») в интересах интеллектуализации бортовых комплексов перспективных воздушных судов транспортной категории.

В кино больше не нужен захват движений - достаточно просто скормить видео нейросети и дать модельку кого вам хочется увидеть. В случае если модели нет, нейронка сама предложит на выбор из гигантской коллекции.

Блогер доказал, что от дрона можно спрятаться с помощью щита-невидимки. Защита от Invisibility Shield скрывает вас от машинного зрения БПЛА, и тот теряет вас из виду.

Python, Numpy, OpenCV — подготовьтесь к будущему с передовыми технологиями компьютерного зрения!

Предлагаем изучить основы и продвинутые техники обработки изображений и видеопотоков — компьютерное зрение на основе OpenCV уже ждёт своих новых учеников и последователей! (https://stepik.org/a/109816)

В большинстве современных исследований по ИИ, глубокие нейронные сети (DNN) разрабатываются исключительно для улучшения точности прогнозирования, часто игнорируя реальные ограничения - требования к вычислительным мощностям и памяти.

Сервис автоматической проверки качества закрепления негабаритных грузов внедряет компания "Газпромнефть-Снабжение" для повышения безопасности грузоперевозок.

Релиз запланирован на этот год в Steam.

Zamba2-2.7B - это гибридная модель, состоящая из блоков пространства состояний (state-space) и трансформеров. Она сохраняет качество инференса модели 3-4В плотности, требуя при этом вычислительных ресурсов на уровне модели плотностью 1-2B.

Mamba Vision - реализация архитектуры Mamba с применением селективных моделей пространства состояний (SSM) в области обработки изображений от Nvidia Lab.

Точнее, она уже есть. Американская компания Auterion официально объявила об успешной разработке машинного зрения под названием Skynode S, который поставляется в ВСУ для испытаний. Skynode S является миникомпьютером и контроллером полета.

Всё это дело работает на основе Raspberry Pi, Python, OpenCV, камеры и Deep Learning, а некоторые детали парень распечатал на 3D принтере. Если тоже захотели обезопасить свой стол от посягательств пушистых, то это должно вам помочь:

Технические детали: https://www.thingiverse.com/thing:6616081

Никаких датчиков не нужно, он довольно точно может распознавать выражение лица в режиме реального времени. Так что теперь каждый может стать витюбером.

Ссылка на демо в комментариях. Поиграйтесь

https://mediapipe-studio.webapps.google.com/demo/face_landmarker

Вот так прост выглядит захват движений при помощи нейросети – движения плавные, а искажений практически нет. Так что скоро ждём наплыв контента с данной технологией.

У него был старый китайский телефон, старый raspberry pi 3b+, python, opencv и немножко deep learning. А еще были соседские курицы, которые его задолбали.

Naughty Dog поделилась фотографиями с захвата движений для собак в The Last of Us Part II.

По словам сотрудников компании, работать с этими четвероногими было одно удовольствие.

Если вам когда-либо было интересно, как происходят съёмки трёхмерных фильмов с использованием технологии захвата движения и эмоций, то вот пример создания «Рождественской истории» с Джимом Керри

Появился инструмент, который может удалять объекты с видео. Всё, что требуется от человека, — на начальном кадре выделить объект, который нужно удалить, и нажать кнопку.

Пока алгоритм работает не идеально — на исправленном видео видны артефакты и фантомный силуэт удалённого объекта.

Что такое OpenCV?

В прошлом видео был уже готовый результат; а теперь о том, как он был получен.

Процесс называется «сегментация изображения с помощью нейросети».

То есть сначала нужна нейросеть – в данном случае это была сеть SegNet в MATLAB. Потом нужны сами изображения – кадры видеозаписи. Вот один из кадров: