darknet neural network yolo mega
включить флеш плеер в тор браузере mega

На сайте Mega представлен достаточно привлекательный, дорогой, но в то же время и минималистичный дизайн. Что касается браузера тор хакер mega денег с сайта Mega, то эта возможность пока что закрыта. Сайты по старым адресам будут недоступны. Позиционируется как анонимный. Всем привет никто не знаетчто случилось с Мегой Mega darknet market не заходит на сайт выдаёт либо ошибкуи соединение не установлено. Относительно анонимности пользователей, то здесь все реализовано на высоком уровне. Разработчики Tor Project анонсировали запуск публичной программы вознаграждения за уязвимости.

Darknet neural network yolo mega браузер тор ресурсы mega

Darknet neural network yolo mega

Доставка и по в зависимости и суммы в и Вашего месторасположения, мы можем до Для вас с вариантов. Доставка пятницу телефон указывать. Доставка и меж городу Новосибирску от суммы заказа транспортные забрать осуществляется заказ, сделанный до 17 часов. Доставка продукта по городу Новосибирску и доставка в и компании осуществляется с можем до Для часов с вариантов. Развоз заказе меж указывать Фестиваль и доставка в транспортные компании связи 12.

Запекание сгенерированных текстур, к примеру из Substance Painter , было исключено чтоб не множить инструменты и сути таковая вот бритва Оккама у нас вышла. Все ноды базисных материалов были объединены в группу с выведенными в интерфейс основными параметрами. В зависимости от определенной сцены к тем либо другим характеристикам материала подключались генераторы псевдо-случайных чисел, собранные из ноды белоснежного шума, случайного индекса объекта, анимированного значения и математических нод.

Такие недостатки, как коррозия и цвета побежалости, создавались конкретно из шума Перлина, градиентов и смещения Displacement геометрии модели по нормали к поверхности само смещение производилась в шейдере, при этом геометрия неподвижна. В базе каждой трещины лежит процедурная текстура сферический градиент трещины имеют форму эллипса, подверженного бессчетным деформациям через изменение его UV координат.

Границы трещин подвержены, как и в случае с коррозией смещениями по нормали. Повреждённая часть визуализируется шейдером прозрачности, потому в зависимости от освещения через трещины время от времени можно рассмотреть тыльную поверхность трубы.

Для таковых дефектов, как выход трубы из ряда и разрыв, использовалось векторное смещение по избранной оси в системе координат объекта. Создание такового чисто геометрического результата средствами шейдеров обосновано удобством вывода данных для разметки как значения материала примеры таковых разметок смотри во 2-ой части заметки.

Для получения набора различных изображений из одной сцены мы анимировали позицию и поворот камеры, яркость источников света и характеристики материалов в одном ключе с внедрением анимационного модификатора Noise с данными пороговыми значениями. Таковым образом, можно было не волноваться о количестве кадров следующего рендера, ведь сколько бы их не оказалось, каждый был неповторимым безо всяких закономерностей.

Для вывода черно-белых масок разметки дефектов употреблялся канал Arbitrary Output Value AOV , в ноду которого подавался коэффициент смешивания базисного материала и материала недостатка. Время от времени использовалась бинарная математическая нода Greater Than на выходе 0, ежели входное значение меньше порогового, по другому 1. В композиторе было настроено две выводящих ноды: одна сохраняла изображение, 2-ая маску.

Сцены рендерились как анимированные, то есть на каждый кадр в данном спектре сохранялось два файла. Изображения отчаливали в директорию с данными согласно соглашениям разметки Yolo, одноименные маски сохранялись во временной директории для следующего преобразования в разметку. Формат разметки YOLO подразумевает обозначение участков изображения ограничивающими прямоугольниками.

Текстовый файл должен содержать нормированные координаты центров ограничивающих прямоугольников и их габариты. Для получения такового вида разметки была написана программа, рекурсивно проходящая по примыкающим пикселям маски, значения которых отличны от нуля, и сохраняющая малые и наибольшие координаты связанных пикселей, опосля чего же абсолютные координаты вершин прямоугольников нормализовались.

Выбор языка Rust для написания данной для нас программы был обоснован скоростью выполнения и возможностью с лёгкостью воплотить одновременную обработку пары изображений на различных потоках процессора. Ниже приведен код на Python для поиска группы пикселей изображения, относящейся к одному недостатку. В данной для нас части мы попытаемся больше демонстрировать, ежели говорить. На базе одной испытательной сцены в Blender рис.

Итоговое изображение в Blender выходит как сумма разных пассов проход лучей в сцене до момента попадания в пиксель итогового изображения : то есть для каждого пикселя мы складываем его интенсивность из пары компонентов не так давно вышло вот такое не плохое образовательное видео , которое может посодействовать разобраться в азах компьютерной графики тем, кто лишь начинает узнавать эту науку.

Канал глубины дозволяет передать информацию о позициях пикселей в пространстве через их удалённость от камеры. Канал нормалей снабжает изображение информацией о нормалях поверхностей, что дает возможность не лишь поменять освещение при постобработке, но и осознавать форму объектов хотя инфы о их расположении в пространстве относительно друг друга отсутствует.

Пассы разных типов лучей рендер-движка Cycles могут предоставить разметку для различных типов материалов, что тоже может быть полезным при анализе изображений. Одной из всераспространенных задач в генерации синтетических данных является создание фото-реалистичных изображений, сопровождающихся разметкой определенных объектов либо их частей. Blender дает несколько методов сотворения масок, которые могут быть применены в качестве разметки.

Маски можно создавать на личные объекты и их группы, материалы, а также на произвольные характеристики материалов. В пассах Cryptomatte всем объектам и материалам присваиваются неповторимые цвета. Допустим, мы желаем сделать две маски: на одной будут отмечены все обезьянки, на иной геометрические примитивы.

Всем объектам необходимо назначить Object ID он же Pass Index , для обезьянок это будет 1, для примитивов 2, 0 остается для пола. Для удобства объекты различных классов можно распределить по коллекциям и написать скрипт, который присваивает всем объектам коллекции собственный Object ID. Чтоб получить нужную маску, необходимо употреблять ноду ID Mask в композиторе. Также в композиторе можно настроить одновременный вывод пассов и масок в отдельные файлы см.

Ежели мы желаем отметить каждый интересующий нас объект по отдельности, им необходимо присвоить свои неповторимые Object ID. Blender дозволяет выводить в изображение любые характеристики материалов. Для этого в настройках пассов необходимо сделать слой AOV, в который будут сохраняться значения из шейдеров в виде RGB либо числа с плавающей точкой. Разберём этот материал: Рис.

Тут текстура шума подана на параметр Scale шейдера подповерхностного рассеивания см. Допустим, мы желаем получить маску на те области поверхности, в которых параметр Scale больше 1. В итоге получим маску:. Проделаем сейчас схожее с остальным материалом и выделим красноватые области, подав в AOV фактор смешивания голубого и красноватого цветов:. AOV даёт наиболее широкие способности для разметки, этот подход можно применять для обозначения областей объектов, подверженных смещению Displacement.

На объектах на изображении ниже использовалось смещение по нормали поверхности для имитации повреждений:. Необходимо отметить, что на этих объектах различные материалы, но для каждого из их включен вывод значения смещения в один канал AOV, значения при этом складываются. Отдельным примером может служить внедрение AOV для разметки повреждённых областей объектов, на которых основной материал заменяется на прозрачный.

На данной нам обезьянке использовано трёхмерное смещение Vector Displacement , то есть каждый участок, подверженный такому эффекту сдвигается не по нормали к начальной поверхности, а по трём осям согласно значениям из цвета, подаваемого на вход R,G и B соответствуют X, Y и Z. Ежели же мы желаем обозначить в разметке лишь покоробленные участки видимой поверхности, другими словами края, необходимо выбрать области разметки, значение в которых не превосходит пороговое. Используя драйверы, можно передавать в шейдер характеристики всех остальных объектов и, как следствие, создавать разметку не лишь для видимых частей и опций материалов, но и для чего же угодно в сцене, к примеру для скорости 1-го объекта относительно другого либо имитировать карты температур.

Blender владеет богатым набором инструментов для сотворения изображений из трёхмерных сцен, которые также можно применять для генерации и визуализации многомерных данных. Каналы и пассы разрешают создавать маски для участков изображения, представляющих энтузиазм для разметки. Выгодной индивидуальностью Blender также является возможность расширения его функционала за счет скриптов на языке Python.

В будущем мы попытаемся поведать и про остальные наши опыты связанные с 3D ML вобще и с Blender в частности, а пока сможете подписаться на наш канал в Telegram 3D ML , где мы рассказываем несколько раз в недельку о новостях и достижениях в данной науке. Побеседуем о одном увлекательном способе восстановления 3D лица человека, которое практически не отличить от фото.

На хабре уже 2 года не появлялись статьи про лицевую 3D реконструкцию, и в Twin3D мы желаем равномерно заполнять этот пробел и часто выкладывать обзоры увлекательных статей, способов и наших собственных результатов на тему 3D digital human в целом. Поначалу пара слов о том, кому и для чего эти 3D лица и тела необходимы вообщем о этом можно отдельную статью написать. Вначале 3D сканирование человека использовалось в кино для эффектов, где с лицом героя обязано произойти что-то не много хотимое в действительности к примеру, взрыв либо неосуществимое.

Сейчас же к этому прибавляется желание людей оказаться в виртуальном мире либо самим быть персонажами игр и для этого, естественно, тоже необходимы 3D модели. Стоит отметить, что прошлые статьи на хабре фокусировались на способах легкого сотворения 3D моделей лиц.

Как традиционно, здесь есть trade-off меж качеством и простотой получения 3D модели. В нашем цикле статей мы поведаем про 3 способа в порядке убывания трудности процесса сканирования: от специального сетапа с 24 камерами и 6 вспышками о этом способе побеседуем на данный момент до фото со телефона. Исторически реконструкция лица начиналась со обычных способов multi-view stereo о этом можно почитать в википедии, а также есть классная брошюра от Google , и понятно, что для таковых способов требуется огромное число фото с различных ракурсов.

Эти способы основаны на математической оптимизации. Геометрия это просто меш, то есть упорядоченный набор связанных меж собой точек в 3D. Текстура альбедо это по сущности набор пикселей, которые покрывают этот меш, реальный цвет кожи. Отражаемость и карта нормалей информация про каждый пиксель о том, как он отражает падающий свет как сильно и в каком направлении. Лишь при наличии всех эти 3-х компонент можно получить доброкачественную фотореалистичную 3D модель лица.

Fyffe, P. Graham, B. Tunwattanapong, A. Ghosh, P. Debevec и представлена на Eurographics Ее можно почитать тут далее все рисунки взяты оттуда. Эта работа примечательна тем, что создателям в первый раз удалось получить качество восстановления с точностью до пор кожи при практически моментальном сканировании 66 мс. На заставке вы узрели результаты конкретно данной для нас статьи.

Статье уже 5 лет, но она стала собственного рода классикой, да и создатели у нее обширно известны в узеньких кругах тот же Дебевек из Google. Статья написана достаточно специфическим языком и с опусканием почти всех неочевидных деталей, так что пришлось мало поломать голову, чтоб ее осознать и написать этот текст.

Для начала, создатели собрали очень увлекательный риг из камер и вспышек. Вспышки эти врубаются поочередно, а вкупе с ними сразу фотографируют какое-то подмножество камер, так что в итоге любая камера фотографирует ровно один раз. Камеры установлены и разбиты на группы так, чтоб нормально покрыть всю область лица и для каждой точки узреть хотя бы 3 различных отражения далее увидим, для чего. Метод на вход получает 24 фото и информацию про вспышки, на базе этого делает базисный меш, а дальше с помощью маленький магии и арифметики делает по две карты альбедо и нормалей диффузную и спекулярную , на базе чего же выходит детализированный меш с точностью до пор и морщинок.

Начальный меш выходит через обыденный multiview stereo к примеру, Metashape. В базе метода лежит photometric stereo набор способов компьютерного зрения, при котором употребляются не лишь сами фото, но и информация о падающем свете: интенсивность и направление света.

Этот подход дозволяет осознать, как определенный пиксель текстуры отражает свет в различных критериях, что для кожи человека в особенности принципиально. Как я упомянул выше, метод выдает две карты нормалей. 1-ая диффузная соответствует матовому отражению лица, то есть отражениям от глубинных слоев кожи. 2-ая спекулярная нужна для рендеринга мелких деталей поверхности кожи. Опосля пристального взора на эту систему становится понятным, для чего необходимо созидать точку хотя бы с 3-х ракурсов в неприятном случае систему однозначно не решить.

Ежели охото иметь карту разрешения x, то соответственно необходимо решить 16 млн таковых систем, так что действенное внедрение GPU тут must have. Параллелизация таковых вычислений отдельная нетривиальная задачка. Эти уравнения решаются в рамках ламбертового приближения для диффузных нормалей, поэтому что как раз это необходимо для описания матового отражения кожи от ее глубинных слоев.

Для спекулярных нормалей решаются наиболее сложные уравнения в приближении Blinn-Phong , чтоб учитывать возможность зеркальных отражений кожи, но сущность остается той же. При наличии уточненного меша, альбедо, освещаемости и карт нормали можно зарендерить 3D модель лица под произвольным ракурсом и освещением. Для начала сравним кусочек щеки фото и рендеринга под тем же ракурсом и освещением. Как лицезреем на картинке ниже, результаты чрезвычайно четкие вплоть до мелких пор и отражений света.

Ежели же мы поглядим на рендеринг под новеньким ракурсом и освещением, то здесь тоже всё очень прилично. При всей крутости результата и способа, естественно, в итоге не выходит супер-идеальный аватар человека. Здесь никак не обрабатываются несколько главных элементов:. Отдельные артефакты уши, ноздри носа и остальные слабо видимые места никаким особым образом не процессятся.

В Twin3D мы тоже работаем над методами фотореалистичной реконструкции лица и тела человека; собрали собственный риг, в котором можем отсканировать лицо и по классической фотограмметрии, и по фотометрик стерео. Мы верим, что таковыми подходами можно и необходимо вдохновляться, но в конечном итоге для получения фотореалистичных цифровых людей без реликвий нужен элемент обучения на данных, ибо классический подход не осознает, что ноздри и глаза необходимо как-то по другому обрабатывать, чем кожу.

О подходах с элементами обучения мы поведаем в будущих статьях. Ежели вы в общих чертах представляете для себя, как работает компьютерное зрение, но жаждете деталей, то эта статья для вас. Под катом о том, как работают нейросети, какого рода методы употребляются в системах компьютерного зрения и как улучшилось качество определения за крайние годы. А также о сферах применения: от медицины и геологии до транспорта, строительства и сохранности.

Статья написана по мотивам выступления Евгения Бурнаева, кандидата физико-математических наук, доцента центра Сколтеха по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных, в столичной городской Точке кипения и нашей следующей беседы с ним. Я занимаюсь deep learningом глубочайшим обучением нейросетей для компьютерного зрения и предиктивной аналитики. Наша научная группа включает 30 исследователей.

При упоминании словосочетания искусственный интеллект все начинают вспоминать страшилки вроде Терминатора. На самом деле искусственный интеллект набор технологий на базе арифметики, аппаратного и программного обеспечения, который дозволяет заавтоматизировать решение рутинных задач. Ассоциация математического подхода с нейросетями появилась еще в х годах прошедшего века, когда Питтс и Мак-Каллок предложили простейшую математическую модель нейрона.

Сразу возник обычной метод обучения. В итоге люди нафантазировали чуток ли не гуманоидоподобных ботов. В действительности ни одну из этих фантазий так и не ввели не было технических способностей. Так наступила, как это сейчас именуют, 1-ая зима искусственного интеллекта: финансирование уменьшили, а энтузиазм к вопросцу снизился.

Последующий всплеск энтузиазма произошел только в х, когда возникли вычислительные мощности и новейшие отличные математические методы, которые дозволяли решать задачки определения и прогнозирования. А в году технологии определения получили практически третье рождение благодаря тому, что мы научились решать подобные задачки на порядок лучше, чем ранее.

Но ассоциация с нейронами сохранилась по сей день. Технологии шагнули достаточно далековато. Но пока еще у систем определения есть много заморочек. Требуется дорабатывать методы, чтоб повысить эффективность их работы. Тут есть где развернуться не лишь инженеру, но и ученому. В теории от компьютерного зрения мы ожидаем способности имитировать возможности человека по распознаванию объектов на фото возможности осознавать, где текст, где лицо, а где здание.

Беря во внимание комбинацию опознаваемых частей на фото, человек может огласить чрезвычайно почти все. Он лицезреет, что небо голубое, флаги не трепещут на ветру, а означает, ветра нет и погода солнечная. Хотелось бы, чтоб системы компьютерного зрения это повторили. Тест Тьюринга для систем компьютерного зрения ответить на хоть какой вопросец о изображении, ответ на который может отдать человек.

1-ые методы компьютерного зрения возникли издавна. Обычный пример один из самых обычных сенсоров лиц Виолы Джонса, который отмечает положение людей в кадре. Этот метод в неком смысле необучаем на обучаемости остановимся чуток позднее. Ну а в данный момент мы смотрим бум алгоритмов, которые основаны на наиболее сложных принципах. Цифровое изображение это матрица, где каждый пиксель это некий элемент, содержащий число.

В случае черно-белого изображения это число от 0 до , отражающее интенсивность сероватого. Для цветного изображения это традиционно композиция 3-х цветов. Еще в позапрошлом веке 1-ые цветные фото сразу снимали на три камеры в разном цвете, а позже приобретенные кадры кооперировали. И до сих пор цветные изображения нередко раскладывают на те же три цвета красноватый, зеленоватый и голубий. Компьютерное зрение дозволяет решать задачки определения. Практически это базисная задачка категоризации, когда мы устанавливаем для фото метки из заблаговременно определенного множества категорий.

Эта задачка бывает 2-ух типов: бинарная к примеру, изображен ли на данной картинке человек и наиболее непростая к каким типам относится планктон на картинке. Бывает, что сразу с классификацией объекта мы должны отметить, где он находится. Представим, у нас есть картина. Инженер подошел бы к распознаванию последующим образом: он начал бы инспектировать, что есть на этом изображении.

К примеру, какие есть объекты, имеющие овальную форму. Для этого он избрал бы какие-то признаки, которые на объектах овальной формы воспринимали бы огромные значения. Это искусственный пример, но тут принципиально осознать принцип. Когда мы посчитаем эти признаки, они поступят на вход классификатора. Ежели посреди их есть те, что принимают огромные значения, мы говорим, что на изображении есть определенные объекты и они находятся в такой-то части.

Обычный пример классификатора то, что именуется деревом решений. Самые обыкновенные деревья мы строим в обыкновенной жизни:. Деревья решений такового типа можно строить и в наиболее сложных вариантах. К примеру, при выдаче кредита, но у их будет чрезвычайно много узлов, где происходят ветвления. На практике традиционно сочетают множество деревьев решений, то есть получают ответы с каждого, а позже проводят что-то типа голосования.

При распознавании фото поиске ответа на вопросец, есть ли на фото люди мы можем применить ровно таковой же подход считаем признаки и отправляем их в дерево решений, чтоб получить финишный ответ. На практике изображение делят на части и на каждой проводят локальный анализ. К примеру, оценивают направления, в которых градиенты изображения изменяются посильнее всего, либо считают среднее значение для пикселей, которые есть в этом изображении, либо вычисляют контуры объектов на изображении.

Все это можно делать в том числе с применением узнаваемых фильтров матриц коэффициентов, которые мы прикладываем к изображению, двигаясь по нему слева направо сверху вниз , через умножение чисел в матрице на эти коэффициенты. Ежели фильтр устроен определенным образом, на выходе можно получить новое изображение, в котором, к примеру, выделены края:. Классический подход состоит в том, что фильтры строятся вручную исходя из разных математических и инженерных суждений. Основываясь на собственном опыте, для каждой задачки человек комбинирует группы фильтров, приблизительно представляя, что лучше всего подступает в этом случае.

Но оказалось, что эти фильтры можно обучить. Что это значит? Представьте, что в фильтрах стоят не готовые числа, а некоторые заблаговременно неопределенные коэффициенты. Вы применяете эти фильтры к изображению, а позже объединяете шаг построения результатов фильтрации и классификацию в единое целое. По сущности, вы настраиваете коэффициенты фильтров для определенной задачки по большой выборке данных так, чтоб качество решения задачки к примеру, определение было наибольшим.

Для опции коэффициентов требуются: крупная подборка данных, много слоев и особое вычислительное оборудование. Побеседуем о каждом из компонентов. Прорыв в данной нам области произошел в году, когда возник датасет ImageNet, который содержал 10 млн картинок. Чтоб его получить, сделали гигантскую работу: каждой из картинок вручную присвоили класс объекта, который там изображен.

Наличие больших баз данных, на которых можно обучать коэффициенты фильтров, отдало старт развитию систем определения. Представим, у нас есть изображение. Есть 1-ый слой с каким-то количеством фильтров. Применяя эти фильтры поочередно к изображению, мы получаем новейшую картину.

Опосля этого применяем к изображению особое нелинейное преобразование в нейросетях оно именуется Transfer Function передаточная функция , потом остальные фильтры, а следом новое нелинейное преобразование. И так дальше. Каждый таковой шаг именуется слоем. В итоге получаем такую нелинейную фильтрацию, которая выделяет соответствующие признаки изображения. В конце этого процесса у нас будет набор коэффициентов. Для одних типов объектов они будут больше, для остальных меньше. И эти признаки-коэффициенты подают на вход обычного классификатора.

Опосля сотворения первой системы, обученной на чрезвычайно большой базе данных, оказалось, что точность определения возросла в несколько раз, в некий момент сравнилась с точностью человека и даже превысила ее. Нейросеть такового типа содержит 60 млн характеристик это те самые настраиваемые характеристики фильтров.

Ниже на гистограмме показано, как со временем эволюционировала точность от го до года, а также отмечено количество слоев нейросети, которое нужно, чтоб достичь таковой точности. Говоря о точности, постоянно стоит указывать, о какой задачке идет речь. Чем посильнее мы сужаем диапазон применений, тем большей точности можем добиться.

Качество систем определения зависит не лишь от того, как построена нейросеть, но и от того, как она обучена. Ежели создатель модели выполнил свою работу некачественно, точность определения будет значительно ниже. Правда, это просто проверить. К примеру, можно применять кросс-валидацию, когда часть обучающей подборки отделяют для проверки работы модели. Этот подход имитирует ситуацию с получением новейших данных.

Чтоб подобрать большущее количество коэффициентов, необходимо особое оборудование, которое дозволит распараллелить подобные задачки, так как обыденный CPU решает их поочередно. Несколько лет назад Nvidia заказала у создателей MythBusters смешной пиарный ролик для демонстрации параллельных вычислений.

Речь идет о графических процессорах GPU , которые вначале делали для ресурсоемких игр. Их адаптировали под скорое выполнение матричных вычислений. А нейросети, по сущности, у нас и построены на матричных вычислениях, то есть умножениях одной таблицы чисел на другую. Имитируя человека, мы можем на фото указать, где находится предмет, и отделить его от окружающих объектов.

Можем ответить на вопросец, какая у человека позиция относительно остальных тел, и даже спрогнозировать по двумерной фото положение частей тела человека в 3D. Имея априорные познания о движении, можем по позе человека на фото представить, в каком направлении он бежит, либо спрогнозировать, куда он будет двигаться дальше.

Некие из задач, которые я перечислю, можно решать и иными методами. Не нужно мыслить, что нейросети покрывают все. Просто на данный момент это один из более фаворитных и довольно действенных способов решения задач такового типа. Может быть, лет через 5 покажутся остальные, наиболее действенные в определенных приложениях архитектуры, которые будут различаться от классических нейросетей.

А не считая того, есть огромное количество инженерных задач, где старенькые способы, основанные на тех же дескрипторах, могут демонстрировать фаворитные результаты, чем нейросети, требующие большой обучающей подборки. Все мы пользуемся обычной функцией поиска объектов на фото в поисковиках вроде Yandex'а и Google. На вход мы подаем фотографию. С помощью фильтров нейросеть считывает признаки, характеризующие семантический смысл фото я говорил о их ранее.

Дальше они сравниваются с признаками фото, которые уже есть в вебе те заблаговременно были подсчитаны и сохранены в виде векторов чисел. Изображения со сходными признаками оказываются семантически близки. По такому же принципу устроено детектирование и идентификация лиц.

Это приложение принципиально для обеспечения сохранности тех же банков. Ниже настоящий пример из презентации одной из компаний. Как вы думаете, правда ли, что в каждом из пт на 2-ух примыкающих фото один и тот же человек? Людям трудно это найти, потому появляются ошибки и процветает мошенничество. Верно обученные системы компьютерного зрения не ошибутся даже в сложных ситуациях и в критериях отвратительного освещения. В западных странах подобные технологии уже активно употребляют для контроля доступа и рабочего времени.

Внедрение нейросетей, связанное с определением лиц, вызывает у обывателей опаски. Вот один из таковых заголовков:. В заметке речь шла о том, что в Китае типо установили в шлемы рабочих детектор, фиксирующий, как человек погружен в работу и какие он испытывает эмоции. Забегая вперед, скажу, что в текущих критериях это нереально.

Но такие статьи возникают, их связывают с искусственным интеллектом, и это вызывает опаски. Наиболее реалистичное применение камеры в учебном классе, которые оценивают, как студенты вовлечены в процесс. Так можно косвенно найти эффективность процесса обучения. Говоря о опасениях, нельзя не вспомнить известную серию публикаций о наличии в Китае системы соцрейтинга, которая мониторит людей и оценивает, как они подчиняются правилам.

Насчет китайского опыта есть различные представления. Лично я в Китае не жил и не могу обрисовать ситуацию. Но на Западе внедрение схожих систем вызывает соц протест. К примеру, некое время назад рабочие Amazon жаловались на твердые рамки учета рабочего времени, прописанные в новейшей системе мониторинга. На волне этих протестов некие компании и даже правоохранительные органы в городках Америки сворачивают либо ограничивают функциональность систем, связанных с трекингом людей и определением лиц.

Так что в целом законы о приватности и защите индивидуальных данных работают, то есть опаски относительно нейросетей реально снимать при помощи законодательства. С помощью схожих нейросетевых моделей можно манипулировать изображениями к примеру, стилизовать фото. Нейросетевые модели могут анимировать фотографию либо картину, используя видео чувств другого человека. Лицо с фото будет изменять выражение вслед за человеком на видео.

Компьютерное зрение активно используют для обеспечения сохранности, к примеру, чтоб следить за пустой квартирой либо контролировать условия труда: прогуливаются ли рабочие в безопасных зонах, носят ли каски. Контроль соблюдения высокоскоростного режима на дорогах также может осуществляться с помощью нейросетевых моделей. Компьютерное зрение активно используют в качестве элемента наиболее сложных задач, к примеру, в системах дополненной действительности. Неплохой пример обучение технического персонала способностям работы в сложных критериях, когда нужна очень точная реакция тренировки автоматических способностей.

Физических установок, реалистично имитирующих свита для отработки схожих действий, не много либо у их нет нужной функциональности. И отработка способностей в дополненной действительности дозволяет решить эту задачку. На циклопических объектах тяжело осознать, вправду ли стройку идет по плану, так как даже нескольким людям сходу тяжело все обойти и оценить размер работ за недельку либо месяц. Заместо ручной сверки можно снять видео с дрона, взять данные с лидара лазерного дальномера, оценивающего расстояние от сканера до точек на поверхности объекта и по ним уже автоматом оценить, что и где выстроили.

Компьютерное зрение употребляют для обработки данных дистанционного зондирования аэрофотосъемки либо съемки со спутника. Обычный пример когда на вход подают большие снимки, приобретенные со спутника в различные моменты времени, допустим в конце лета и в осеннюю пору, чтоб оценить, какие произошли конфигурации. Так можно выявить незаконные свалки и осознать, как быстро они растут, либо зафиксировать последствия стихийных бедствий: ураганов, пожаров, землетрясений.

Сравнив снимки до и опосля, можно приблизительно оценить количество пострадавших домов и подсчитать утраты страховой компании. Подобные задачки есть в сфере городского планирования, а также в оценке населенности и размеров строительства. На картах не постоянно есть информация о том, жилой ли это дом, сколько у него этажей, сколько в нем проживает людей. Но эта информация нужна, чтоб спланировать, к примеру, размещение сетевого магазина. Необходимо осознать, какие рядом с сиим зданием проходят человеческие потоки.

И эту оценку можно выполнить по данным дистанционного зондирования. Узнать тип дома можно по крыше производственная ли это площадка, жилой дом либо офисное здание. Высоту и этажность рассчитывают по тени, которую дом отбрасывает и по данным о том, в какой момент времени сделали фотографию.

Так оценивают, сколько в среднем там может жить людей. Для большей части территорий с обычной плотностью населения оценки хорошо совпадают с реальностью. Эти данные важны для компаний, которые занимаются застройкой и развитием торговых сетей. Иной пример сканирование инфраструктурных объектов. Есть множество производственных помещений, чертежей которых не сохранилось.

Но при планировании ремонта либо расширения без их не обойтись. Такую задачку можно решить автоматизированно обработав данные сканирования лидаром. При этом это можно делать как изнутри строения, так и снаружи. По сиим данным можно воссоздать полную цифровую модель строения, с которой можно делать все что угодно, в том числе планировать ремонт и конфигурации.

В нефтегазовой промышленности есть задачка оценки, как просто нефть проходит через породу и, следовательно, можно ли ее существующими промышленными способами извлечь так, чтоб это было рентабельно. Задачка решается через бурение.

Для этого делают пробные скважины, из которых достают эталоны породы керн. По томограммам этого керна можно вернуть цифровую модель породы и осознать, где в ней находятся поры, а где жесткое вещество. От того, как эта порода пористая и как через нее распространяется вязкая жидкость, зависит, как тяжело будет извлечь нефть. В медицине существует огромное количество задач, связанных с обработкой снимков, на которые доктор растрачивает достаточно много времени. К примеру, по снимкам сердца и предсердия нужно вычислить их размер.

Либо по данным сканирования глазного дна осознать, есть ли там какие-то конфигурации, связанные с диабетом. Ежели доктор будет делать такового рода работу вручную, она займет много времени. Самое основное, что могут появиться ошибки, связанные с тем, что человек, допустим, утомился. Чтоб этого избежать, нейросеть выполняет роль советчика. Схожее программное обеспечение уже одобрено минздравами почти всех государств.

Это уже значимый рынок, где способы компьютерного зрения разрешают убыстрить работу и сделать анализы наиболее точными. Выше изображен проект, который мы делаем с сотрудниками из Государственного мед исследовательского центра нейрохирургии имени академика Н. Это так именуемая предоперационная картина, в рамках которой нужно осознать, что речевой и зрительный центры в мозге человека не пересекаются с опухолью чтоб при удалении опухоли их не травмировать. В обыденных критериях человека будят во время операции и электрическим щупом практически замыкают контакты на мозговой коре, проверяя, что при этом он внятно говорит, может двигать рукою и так дальше.

От данной для нас процедуры нельзя отрешиться, но охото минимизировать время, которое тратится на такового рода манипуляции. Для этого делают fMRI-скан практически последовательность трехмерных фото мозга, любая из которых указывает, в какой части была активность. Обработка этих сканов дозволяет довольно точно найти, где находятся речевой и зрительный центры. Так хирург может заблаговременно спланировать, как лучше удалять опухоль.

Я думаю, почти все слышали о магазине Amazon Go. Продавцов там нет. Человек входит, берет продукт. За счет автоматического определения продукта можно рассчитать стоимость покупки. По выходе из магазина с человека списывают средства. Похожая система есть для мерчандайзеров она оценивает выкладку. Человек берет телефон, проводит им по полкам и оценивает, где находятся упаковки, сколько их и какого типа, довольно ли продукта.

Эти приложения активно развиваются не лишь на Западе, но и в Рф. 1-ый магазин без продавцов уже протестировали в Москве. Обычная задачка в данной для нас сфере спрогнозировать положение объектов в трехмерном пространстве по изображениям с камер. Расчет координат центра, угла поворота все эти задачки удачно решаются с применением нейросетей. Не считая того, кар, получив видео некоторого места вокруг себя, может ответить, бывал ли он в этом пространстве, что запечатлел на видео, когда проезжал это же место.

Так можно воплотить визуальную навигацию механизированных систем, помогающую автономному транспорту ориентироваться в пространстве по ситуации. Сначала мы определяли компьютерное зрение как возможность ответить на хоть какой вопросец о изображении. Но чем посильнее мы желаем имитировать способности человека, тем больше нам будет нужно различных нейросетей, обученных на большом количестве изображений различных объектов. И в этом мы чувствуем свои пределы. К примеру, в ImageNet содержится порядка 10 тыщ классов объектов.

Мы можем соединить несколько нейросетей, заточенных под определенные вопросцы, это в некий степени уже реализуется в неких инженерных системах. Но на сто процентов повторить человеческое описание рисунки мы пока не можем. Создание систем определения с внедрением современного аппарата нейросетей это просто отменная технически реализуемая инженерная задачка.

В базисном варианте она не просит суровой науки. Но в целом научной работы предстоит чрезвычайно много, поэтому что эти системы все еще неидеальны. Во-1-х, их относительно просто можно одурачить. Как пример, ниже приведены фото человека с гримом на лице. В определенных ситуациях этот грим может запутать систему определения лиц.

Это соединено с тем, что системы обучают на подборках огромного размера, где находятся снимки людей с разной освещенностью, в очках и без их, но фото с таковым гримом в данной нам выборке нет. Потому система распознает его как нечто инородное, не относящееся к человеку. И ежели обмана либо ошибки нужно избежать, то рано либо поздно создатели проанализируют ситуацию и поставят подобающую защиту. Во-2-х, нейросети такового типа подвержены взлому. Вот один узнаваемый пример: к изображению добавляют шум с малеханькой амплитудой.

Для человека картина практически не изменяется, а нейросеть перестает его распознавать. Взлом нейросети. Пример смешивания изображений, в итоге которого сверточная нейросеть выдает ошибочный итог источник: spectrum. Подобные вещи можно делать и с физическими объектами, к примеру, добавить посторонние элементы к знакам дорожного движения.

Даже маленькие помехи сбивают с толку метод определения подробности: spectrum. Система распознает символ некорректно либо не распознает его в принципе. Такие же трудности есть с определением остальных модальностей, к примеру речи. Но равномерно ситуация улучшается. Вспомним хотя бы систему разблокировки телефонов по лицу.

1-ые реализации были ненадежными: чтоб одурачить систему, довольно было употреблять распечатанную фотографию. Сейчас же нужно сделать большой макет. Как я говорил выше, точность повышают, расширяя набор обучающих данных и повышая число рассчитываемых признаков. Отдельная тема это дискуссии про сохранность рабочих мест. Не останутся ли люди без работы опосля внедрения всех этих технологий?

Я полагаю, что неувязка не настолько катастрофична. Нейросети уменьшают одни рабочие места и делают остальные связанные с поддержкой и обучением этих систем. Вприбавок они открывают новейшие рынки, где тоже будет нужна разработка и сервис. В компьютерном зрении нередко приходится работать с двумерными изображениями, и существенно пореже - с 3D объектами.

Из-за этого почти все ML инженеры ощущают себя неуверенно в данной области: много незнакомых слов, непонятно, куда здесь применить старенькых друзей Resnet и Unet. Потому сейчас я желал бы незначительно побеседовать о 3D на примере задачки определения 6 степеней свободы, что в каком-то виде синонимично 3D object detection.

Я разберу одну из относительно новых работ на эту тему с некими отступлениями. Меня зовут Арсений, я работаю ML инженером и веду Telegram-канал partially unsupervised. Эта статья написана по мотивам моего же видео для Data Fest , секция CV в промышленности. Для начала давайте определимся, что такое 6 степеней свободы 6 DoF - degrees of freedom. Представим для себя некий ригидный неизменяемый, то есть при трансформации все точки будут оставаться на той же дистанции друг от друга объект в трехмерном мире.

Чтоб обрисовать его положение относительно наблюдающего пригодится 6 измерений: три будут отвечать за повороты по различным осям, а еще три - за смещение по подходящим осям. Соответственно, имея эти 6 чисел, мы представляем, как объект размещен относительно какого-то базиса к примеру, точки, с которой ведется фотосъемка.

Эта задачка является классической для робототехники где находится объект, который необходимо схватить роборукой? Эта статья, написанная создателями из Google Research, дает надежный и, что важно, стремительный пайплайн для решения задачки, будет уместно разобрать его по частям.

Backbone довольно классический, архитектура в виде песочных часов обязана быть знакома каждому, кто хоть раз обучал Unet. Выходы сети не смотрятся инновационно. Detection, regression - все знакомые слова! Вообщем, насчет shape могут появиться вопросцы. Но давайте отложим их на время. Постпроцессинг может показаться загадочным для тех, кто не в теме. И тут сходу необходимо сделать принципиальное отступление, которое поможет нам ответить на все эти вопросцы. Давайте высокоуровнево поглядим на некую арифметику 3D мира.

Пусть есть некий набор 3D-точек X - матрица размером n, 3 , в которой n - количество точек. Как мы помним, 6 степеней свободы - это три поворота и три смещения, то есть Rigid transformation. Ежели обозначить R матрицу поворота, а t - вектор переноса rotation и translation соответственно , будет соблюдаться такое уравнение:. R и t и есть то, что мы желаем отыскать в данной для нас задачке, они обрисовывают то, как нужно двинуть и повернуть наш ригидный объект, чтоб он оказался там, где мы его на данный момент лицезреем.

Но X - это все еще 3D-координаты. Поэтому стоит огласить, что еще существует некая проективная матрица P. Эта матрица охарактеризовывает то, как мы проецируем объект на двумерную плоскость, условно рендерим его. Эта матрица зависит от размера фото, фокусного расстояния, искажений, но в нашей задачке ее можно считать константной. Имя такую матрицу, можно получить 2D координаты точек, просто умножив ее на X :.

Совершенно на пальцах: мы ищем, как необходимо повернуть и подвинуть некоторый объект, чтоб какие-то его точки спроецировались так, как они на данный момент изображены на фото. Я все упростил до неприличия, поэтому отправляю всех желающих просветлиться поглядеть на CSa. Смотрится как задачка оптимизации! Есть целое семейство алгоритмов, которые решают эту задачку, к примеру, некие уже реализованы в OpenCV.

Кстати, к данной нам дилемме подступают и с иной стороны. Адепты deep learning могут отыскать множество статей, где употребляется особый projection layer, который преобразует 2D и 3D точки друг в друга. Традиционно, чтоб научить таковой слой, употребляют синтетические данные, так как 3D координаты из настоящего мира получать недешево и трудно.

Пример таковой статьи. Самый обычный вариант - пробовать отыскать один и тот же объект на всех изображениях. Берем какую-то 3D CAD модель готовую, рисуем с нуля, сканируем реальный объект особым сканером и используем его поточнее, какие-то его точки в качестве X.

Другими словами, делаем явное допущение "на фото находится конкретно таковой объект" - на 1-ый взор, это прямо-таки нагло, но практика указывает, что для оценки 6 DoF этого довольно. Наиболее непростой подход - так именуемые параметризированные модели. Образцовый пример - Basel Face. Исследователи из Института Базеля отсканировали много лиц и при помощи PCA научили такую модель, чтоб изменение малого числа ее характеристик дозволяло сгенерировать эти 3D лица.

Таковым образом, можно крутить маленькое количество ручек - основных компонент и получать достаточно различные модели. Параметризованная модель может быть и куда проще. К примеру, ежели мы ищем на фото 3D bounding box, в качестве базисной модели можно употреблять куб, а для параметризации применять его соотношения длины-ширины-высоты.

Ежели наша 3D модель параметризована, ее характеристики можно подбирать различными итеративными способами и выбирать такую, на которой reprojection error будет меньше. Настоящие диплернеры идут далее и в каком-то виде выучивают либо 3D модель, либо ее характеристики. Неплохой пример - популярная работа DensePose от Facebook Research, которая популяризовала подход с выучиванием dense карты координат. Далее можно отыскать соответствия и получить для каждого пикселя некое приближение его 3D координаты.

В статье, которую мы вначале взялись разбирать, есть выход с загадочным заглавием shape. В зависимости от наличия grouth truth данных о этом незначительно позднее создатели или учат там сегментационную маску объекта т. Также может появиться вопросец - координаты каких конкретно точек мы желаем найти? Ответ простой: на самом деле, нам все равно. Единственный наиболее либо наименее принципиальный аспект - приблизительная равноудаленность точек друг от друга; в случае неудачной подборки решение PnP становится нестабильным.

Итак, с 3D объектом худо-бедно разобрались, давайте пойдем в наиболее знакомую большинству CV инженеров область, то есть вернемся в 2D и подумаем, где взять координаты на плоскости. Для получения 2D координат точек традиционно эта задачка именуется keypoint detection популярны два главных подхода: регрессия впрямую крайний слой сети выдает x, y для каждой точки и heatmap-регрессия крайний слой выдает тепловую карту с пятном около точки.

1-ый подход может быть скорее, так как необязательно выстраивать полную encoder-decoder архитектуру, 2-ой традиционно поточнее и довольно просто учится это практически та же сегментация. Создатели MobilePose не отправь ни по одному из этих путей и выдумали увлекательный гибрид, вдохновившись современными безанкорными архитектурами для детекции вроде CenterNet. Помните, на схеме есть головы Detection и Regression?

Так вот, Detection голова предсказывает центр объекта, а Regression - где вершины объекта находятся относительно этого центра. В этом подходе есть изящный трюк. Я много писал о том, как выбрать 3D модель, а в этом случае все осознанно упрощается: в качестве модели употребляется обычной параллелепипед, он же 3D bounding box!

То есть X - это вершины бокса, а x - проекция этих вершин. Означает, довольно знать соотношения сторон этого бокса которые мы получаем из самой архитектуры сенсора , и остальная мистика ни к чему. Во всех около3D задачках вопросец с данными стоит еще больнее, чем традиционно. Для сегментации либо детекции разметка хоть и просит много времени, для нее уже есть много инструментов, процесс наиболее либо наименее понятен и отлажен, да и имеющихся датасетов много.

Так как с трехмерными данными все труднее, все был соблазн пользоваться синтетическими данными и нарендерить нескончаемый датасет. Все бы отлично, но модели, обученные на синтетике без доп трюков, традиционно демонстрируют существенно худшее качество, чем модели, обученные на настоящих данных. Unlike 2D object detection, it is prohibitive to manually label data for 3D detection. Due to this difficulty of collecting sufficiently large amounts of labeled training data, such approaches are typically trained on real data that are highly correlated with the test data e.

As a result, one challenge of existing approaches is generalizing to test data that are significantly different from the training set. Synthetic data is a promising alternative for training such deep neural networks, capable of generating an almost unlimited amount of pre-labeled training data with little effort.

Synthetic data comes with its own problems, however. Chief among these is the reality gap, that is, the fact that networks trained on synthetic data usually do not perform well on real data. В рассматриваемой статье создатели сделали один из таковых трюков: заместо того, чтоб бездумно рендерить весь мир, они сделали комбинацию настоящих и синтетических данных.

В таковых видео есть и познание о плоскостях, оценка 6 DoF, приобретенная при помощи зрительной одометрии, и оценка освещения. Это дозволяет рендерить искусственные объекты не где попало, а лишь на плоских поверхностях, прививая освещенность, что существенно понижает reality gap меж синтетическими и настоящими данными. К огорчению, повторить этот трюк в домашних критериях кажется достаточно сложным. Ура, мы галопом пробежались по всем главным концепциям пайплайна! Этого обязано хватить, чтоб читатель сумел собрать из open source компонентов, к примеру, приложение, которое будет рисовать маску на лице для этого можно даже не учить модели без помощи других, готовых сетей для face alignment много.

Естественно, это будет лишь макет. При доведении такового приложения до продакшена возникнет еще много вопросцев, например:. Фиксация разных нарушений, контроль доступа, розыск и отслеживание каров только часть задач, для которых требуется по фото найти номер кара муниципальный регистрационный символ либо ГРЗ.

В данной для нас статье мы разглядим создание модели для определения с помощью Catalyst 1-го из самых фаворитных высокоуровневых фреймворков для Pytorch. Он дозволяет избавиться от огромного количества циклического из проекта в проект кода цикла обучения, расчёта метрик, сотворения чек-поинтов моделей и другого и сосредоточиться конкретно на опыте. Сделать модель для определения можно с помощью различных подходов, к примеру, методом поиска и определения отдельных знаков, либо в виде задачки image-to-text.

Мы разглядим модель с несколькими выходами multihead-модель. В качестве датасета возьмём датасет с русскими номерами от проекта Nomeroff Net. Примеры изображений из датасета представлены на рис. Нужно создать модель, которая на входе будет принимать изображение ГРЗ, а на выходе отдавать строчку распознанных знаков. Модель будет состоять из экстрактора фичей и пары классификационных голов.

В датасете представлены ГРЗ из 8 и 9 знаков, потому голов будет девять. Архитектура схематично представлена на рис. В качестве loss-функции возьмём обычную кросс-энтропию. Будем использовать её к каждой голове в отдельности, а потом просуммируем приобретенные значения для получения общего лосса модели. Оптимизатор Adam. Размер батча Продолжительность обучения установим в 10 эпох.

В качестве предобработки входных изображений будем делать нормализацию и преобразование к одному размеру. Дальше разглядим главные моменты кода. Класс датасета листинг 1 в общем обыденный для CV-задач на Pytorch. Направить внимание стоит только на то, как мы возвращаем перечень кодов знаков в качестве таргета. В классе модели листинг 2 мы используем библиотеку PyTorch Image Models для сотворения экстрактора фичей.

Каждую из классификационных голов модели мы добавляем в ModuleList , чтоб их характеристики были доступны оптимизатору. Логиты с выхода каждой из голов ворачиваются перечнем. Центральным звеном, связывающим все составляющие и обеспечивающим обучение модели, является Runner. Он представляет абстракцию над циклом обучения-валидации модели и отдельными его компонентами. Мы в нём будем лишь вызывать модель с данными батча, а обработку приобретенных результатов расчёт лосса, метрик и т. Код способа представлен в листинге 3.

CriterionCallback для расчёта лосса. Нам будет нужно по отдельному экземпляру для каждой из голов модели. AccuracyCallback чтоб иметь представление о точности классификации каждой из голов в ходе обучения модели. Другие части кода являются элементарными для Pytorch и Catalyst, потому мы не станем приводить их тут. Полный код к статье доступен на GitHub. График лосс-функции модели в процессе обучения. Оранжевая линия train loss, голубая valid loss.

Тут находятся все вероятные типы: неправильно распознанные буковкы и числа основной части ГРЗ, неправильно распознанные числа кода региона, лишняя цифра в коде региона, а также ошибочно предсказанное отсутствие крайней числа. В статье мы разглядели метод реализации multihead-модели для определения ГРЗ каров с помощью фреймворка Catalyst.

Основными компонентами явились фактически модель, а также раннер и набор колбэков для него. Модель удачно обучилась и показала высшую точность на испытательной выборке. Как мы используем методы компьютерного зрения: обработка видео в мобильном браузере с помощью OpenCV.

Глубочайшее обучение увлекательная тема и моя возлюбленная область исследований. Мне чрезвычайно нравится играться с новенькими исследовательскими разработками профессионалов по глубочайшему обучению. Я лишь что наткнулся на умопомрачительный репозиторий GitHub 1-го из моих товарищей по группе компьютерного зрения.

Мне он так приглянулся, что я решил поделиться им. База репозитория генеративно-состязательная сеть GAN , которая способна удалять татуировки с тела. Я расскажу для вас шаг за шагом, как использовать упомянутый репозиторий на примере фото в Pexels. Google Colab безвозмездно предоставляет массивные способности графического процессора, чтоб делать либо обучать наши модели глубочайшего обучения за наименьшее время. Введите в браузере последующий URL-адрес и нажмите кнопку Enter:. Опосля пуска войдите в свою учётную запись Google.

Ежели вы уже вошли, платформа просто выберет основную учётную запись для входа. Не беспокойтесь! Ваши данные тут в сохранности. Опосля входа перейдите к файлу и откройте новейшую записную книгу. Сейчас, на последующем шаге, мы должны применять клонированный репозиторий. Для этого в примыкающей ячейке записной книги выполните эту команду:. Сейчас настало время инициализировать архитектуру модели.

Архитектура доступна в том же репозитории GitHub , который мы клонировали. Чтоб инициализировать модель, в примыкающей ячейке выполните последующий код:. Опосля инициализации модели загрузите предварительно обученную модель GAN для удаления татуировок. В очередной ячейке выполните эти команды:. В конце концов, можно найти своё входное изображение для тестирования. В приведённом ниже секторе кода подставьте URL-адрес изображения.

Начинается самое увлекательное. Запустим модель, чтоб получить итог. В примыкающей ячейке выполните последующие строчки кода:. И удаленный GUI для пары юзеров. У вас есть предложения и замечания? Делитесь в комментариях! Представляем для вас версию 0. KotlinDL 0. Возникло столько всего нового: новейшие слои, особый DSL для препроцессинга изображений, новейшие типы датасетов, зоопарк моделей с несколькими моделями из семейства ResNet, MobileNet и старенькой хорошей моделью VGG рабочая лошадь, вообщем.

В данной статье мы коснемся самых основных конфигураций релиза 0. Полный перечень конфигураций доступен по ссылке. Прошедшая версия библиотеки позволяла обрисовывать нейронные сети только при помощи Sequential API. К примеру, используя способ Sequential. Но с года эры взлета и расцвета схожих архитектур много воды утекло, и было сотворено множество новейших нейросетей.

В частности, обычным подходом стало внедрение так именуемых остаточных нейросетей Residual Neural Networks либо ResNet , которые решают препядствия исчезающих градиентов vanishing gradients и, напротив, взрывающихся градиентов exploding gradients а означает, и задачи деградации обучения нейросети. Подобные архитектуры нереально обрисовать в виде Sequential API их корректнее представлять в виде направленного ациклического графа Directed Acyclic Graph. Для задания таковых графов мы добавили в версии 0.

Ну что же, давайте построим некоторое подобие ResNet. Нейросеть будет учиться на датасете FashionMnist маленькие изображения престижных вещей. Черно-белые изображения размером 28х28 непревзойденно подходят на старте работы с нейросетями. Перед вами вывод способа summary , описывающий архитектуру лишь что сделанной нами модели. Некие не обожают сухие отчеты и предпочитают диаграммы.

В нашем случае диаграмма типична для всех представителей славного семейства ResNet. Начиная с релиза 0. По сущности, это коллекция моделей с весами, приобретенными в ходе обучения на большом датасете изображений ImageNet. Для чего нужна таковая коллекция моделей? Дело в том, что современные сверхточные нейросети могут иметь сотки слоев и миллионы характеристик, обновляемых многократно в течении каждой итерации обучения. Зоопарк моделей дозволяет для вас воспользоваться уже готовыми и натренированными моделями для вас не придется тренировать их с нуля каждый раз, когда они для вас необходимы.

Вы сможете употреблять такую модель конкретно для предсказаний. Также вы сможете применить ее для дотренировки части модели на маленькой порции входных данных это очень распространненная техника при использовании переноса обучения Transfer Learning. Это может занять 10-ки минут на одной видеокарте либо даже центральном процессоре заместо сотен часов на большом кластере.

Для каждой модели из этого перечня доступны функции загрузки конфигурации модели в JSON-формате и весов в формате. Также для каждой модели можно применять особый препроцессинг, применявшийся для ее обучения на датасете ImageNet. К изображениям, которые вы подаете на вход модели для предсказаний, нужно использовать особый препроцессинг, о котором мы говорили ранее.

По другому вы получите неправильные результаты. Для вызова препроцессинга используйте функцию preprocessInput. Ежели для вас не необходимы предобученные веса, но вы не желаете обрисовывать мультислойные модели а-ля VGG либо ResNet с нуля, у вас есть два пути: а просто загрузить конфигурацию модели или б взять за базу полный код конструирования модели, написанный на Kotlin, он доступен для каждой из моделей через вызов функции высшего порядка, лежащей в пакете org.

Ежели вы желаете выяснить больше о переносе обучения и использовании зоопарка моделей, рекомендуем этот туториал : вы увидите, как загружается модель VGG19, потом у нее удаляется крайний слой, добавляются новейшие Dense-слои, опосля чего же их веса инициализируются и дообучаются на маленьком датасете, состоящем из изображений кошек и собак. Python-разработчикам предлагается большущее количество библиотек визуализации и предобработки изображений, музыки и видео.

Разрабам экосистемы языков программирования JVM подфартило меньше. Большая часть библиотек для предобработки изображений, отысканные на просторах Github и имеющие разную степень заброшенности, так либо по другому употребляют класс BufferedImage, оборачивая его наиболее понятным и согласованным API. Мы решили упростить жизнь Kotlin-разработчиков, предложив им обычный DSL, построенный на лямбда-выражениях и объектах-приемниках. Очень популярной техникой при тренировке глубочайших сверточных нейросетей является аугментация данных методика сотворения доп обучающих данных из имеющихся данных.

При помощи перечисленных функций можно организовать простейшую аугментацию: довольно делать повороты изображения некий угол и поменять его размеры. Ежели, экспериментируя с DSL, вы поймете, что неких функций для вас не хватает, не стесняйтесь написать о этом в наш баг-трекер. В релизе 0. В основном, это обосновано тем, что они употребляются в архитектурах ResNet и MobileNet:.

Кстати, ежели вы желаете добавить новейший слой, вы сможете без помощи других воплотить его и сделать пул-реквест. Перечень слоев, которые мы желали бы включить в релиз 0. Обычным методом прогона данных через нейросеть в режиме прямого распространения forward mode является поочередная загрузка батчей в оперативную память, контролируемую языком, а потом в область нативной памяти, контролируемую вычислительным графом модели TensorFlow.

Мы также поддерживаем схожий подход в OnFlyDataset. Он поочередно, батч за батчем, загружает датасет в течений одной тренировочной эры, применяя препроцессинг данных ежели вы его заблаговременно определили и аугментацию ежели вы ее добавили. Этот способ неплох, когда оперативной памяти не много, а данных много.

Но что, ежели оперативной памяти наиболее чем достаточно? Это не таковой уж редкий вариант для задач переноса обучения: датасеты для дообучения могут быть не таковыми большими, как при тренировке моделей. Также можно получить некий прирост в скорости за счет того, что препроцессинг будет использован только один раз на шаге формирования датасета, а не при каждой загрузке батча. Ежели у вас довольно оперативной памяти, используйте OnHeapDataset.

Он будет держать все данные в оперативной памяти не необходимо будет повторно считывать их с диска на каждой эре. Ежели вы лишь начинаете путешествие в умопомрачительный мир глубочайшего обучения, мы настоятельно советуем для вас строить и запускать ваши 1-ые нейросети на обширно узнаваемых датасетах, таковых как MNIST набор рукописных цифр , FashionMNIST набор изображений престижных вещей от компании Zalando , Cifar10 подмножество ImageNet, насчитывающее 50 изображений либо коллекцию изображений кошек и собак со известного соревнования Kaggle по 25 изображений каждого класса разных размеров.

Все эти датасеты, как и модели из зоопарка моделей, вы сможете загрузить в папку на вашем диске при помощи функций высшего порядка, таковых как mnist и fashionMnist. Ежели датасет уже был загружен, поновой по сети он грузиться не будет, а будет взят с диска. Чтоб начать употреблять KotlinDL в вашем проекте, просто добавьте доп зависимость в файл build. KotlinDL можно применять в Java-проектах, даже ежели у вас нет ни капли Kotlin-кода. Тут вы отыщите пример построения и тренировки сверточной сети, на сто процентов написанный на Java.

Желаете выяснить больше о проекте? Предлагаем ознакомиться с Readme либо со страницей проекта на GitHub. А этот туториал поможет для вас сделать вашу первую нейросеть на Kotlin. Ежели для вас любопытно, как устроен KotlinDL, как он возник и в каком направлении развивается, почему он так похож на Keras, и планируется ли поддержка PyTorch, поглядите свежее видео от Алексея Зиновьева. Также мы ждем вас в Slack-канале kotlindl инвайт можно получить здесь.

В нем вы сможете задавать вопросцы, участвовать в дискуссиях и первыми получать информацию о превью-релизах и новейших моделях в зоопарке моделей. Ваша обратная связь, ваши описания багов и краш-репорты, идеи и комменты все это чрезвычайно принципиально для нас. Мы ждем новейших юзеров и контрибьюторов, как начинающих, так и опытнейших исследователей всех, кому увлекательны Deep Learning и Data Science на Kotlin, Java и Scala!

До возникновения YOLO большая часть методов обнаружения объектов пробовали адаптировать классификаторы для детекции. В YOLO же, обнаружение объектов было сформулировано как задачка регрессии на пространственно разбитых ограничивающих рамок bounding boxes и связанных с ними вероятностей классов. Наша унифицированная архитектура очень быстра.

Базисная модель YOLO обрабатывает изображения в режиме настоящего времени со скоростью 45 кадров в секунду. YOLO это новая на момент написания уникальной статьи система сеть обнаружения объектов. Она была разработана Джозефом Редмоном Joseph Redmon.

Большим преимуществом YOLO над иными архитектурами является скорость. Это дозволяет достигнуть обнаружения объектов в режиме настоящего времени. С иной стороны, YOLO испытывает трудности с четкой локализацией объектов. Но в новейшей версии были внесены улучшения в скорости и точности системы.

Кандидатуры на момент публикации статьи : Остальные архитектуры в основном употребляли способ скользящего окна по всему изображению, и классификатор употреблялся для определенной области изображения DPM. Также, R-CNN употреблял способ предложения регионов region proposal method. Описываемый способ поначалу делает потенциальные bounding boxы.

Потом, на области, ограниченные bounding boxами, запускается классификатор и последующее удаление циклических распознаваний, и уточнение границ рамок. YOLO переосмыслила задачку обнаружения объектов в задачку регрессии. Она идет от пикселей изображения к координатам bounding boxов и вероятностей классов. Тем самым, единая сверточная сеть предсказывает несколько bounding boxов и вероятности классов для содержания этих областей.

Так как YOLO нужно лишь один взор на изображение, то способ скользящего окна не подступает в данной ситуации. Заместо этого, изображение будет поделено на сетку с ячейками размером S x S. Любая ячейка может содержать несколько различных объектов для определения. Во-1-х, любая ячейка отвечает за прогнозирование количества bounding boxов. Также, любая ячейка предсказывает доверительное значение confidence value для каждой области, ограниченной bounding boxом.

Другими словами, это значение описывает возможность нахождения того либо другого объекта в данной области. То есть в случае, ежели какая-то ячейка сетки не имеет определенного объекта, принципиально, чтоб доверительное значение для данной нам области было низким. Когда мы визуализируем все предсказания, мы получаем карту объектов и упорядоченных по доверительному значению, рамки.

Во-2-х, любая ячейка отвечает за предсказание вероятностей классов. Это не говорит о том, что какая-то ячейка содержит некий объект, лишь возможность нахождения объекта. Допустим, ежели ячейка предсказывает кар, это не гарантирует, что кар в реальности находится в ней. Это говорит только о том, что ежели находится объект, то этот объект быстрее всего кар. Мысль anchor boxов сводится к подготовительному определению 2-ух разных форм. И таковым образом, мы можем объединить два предсказания с 2-мя anchor boxами в целом, мы могли бы употреблять даже большее количество anchor boxов.

Ежели же находится некое смещение от верхнего левого угла на c x , c y то прогнозы будут соответствовать:. Заместо того, чтоб предугадывать смещение как в прошлой версии YOLOv2, создатели предсказывают координаты местоположения относительно местоположения ячейки. Этот вывод является выводом нашей нейронной сети. За один проход мы можем пройти от входного изображения к выходному тензору, который соответствует найденным объектам на картинке.

Обычное нахождение порогового значения избавит нас от прогнозов с низким доверительным значением. Эта метрика приравнивается соотношению площади пересекающихся областей к площади областей объединенных. Опосля этого все равно могут остаться дубликаты, и чтоб от их избавиться необходимо применять угнетение не-максимумов non-maximum suppression. Ввиду того, что все делается за один прогон, эта модель будет работать практически также быстро, как и классификация.

К тому же все обнаружения предсказываются сразу, что значит, что модель неявно учитывает глобальный контекст. Проще говоря, модель может выяснить какие объекты традиционно встречаться совместно, их относительный размер и размещение объектов и так дальше.

Первым шагом в реализации YOLO это подготовка ноутбука и импортирование нужных библиотек. Полностью ноутбук с кодом вы сможете на Github либо Kaggle :. Для того, чтоб применить эту сеть для определения объектов, нам нужно скачать готовые веса от предварительно обученной модели. Файл с весами можно скачать по ссылке официального веб-сайта. По причине того, что порядок слоев в Darknet open source NN framework и tf. В этом случае, наилучшим решением будет создание подмоделей в keras. TF Checkpoints рекомендованы для сохранения вложенных подмоделей и они официально поддерживаются Tensorflow.

На этом же шаге, мы должны найти функцию для расчета IoU. Мы используем batch normalization пакетная нормализация для нормализации результатов, чтоб убыстрить обучение. Так как tf. BatchNormalization работает не чрезвычайно отлично для трансферного обучения transfer learning , то мы используем иной подход. В нашем случае ежели маска будет:. Сейчас пришло время для реализации YOLOv3. Мысль заключается в том, чтоб употреблять лишь сверточные слои.

Так как их тут 53, то самым обычным методом является создание функции, в которую мы будем передавать принципиальные характеристики, меняющиеся от слоя к слою. Остаточный блок содержит в для себя несколько сверточных слоев и доп связи для обхода этих слоев. Создавая нашу модель, мы строим нашу модель с помощью многофункционального API, который будет просто употреблять.

С его помощью мы можем без труда найти ветки в нашей архитектуре ResNet Block и разделять слои снутри архитектуры. В данной статье мы побеседовали о отличительных особенностях YOLOv3 и её преимуществах перед иными моделями. Мы разглядели метод реализации с внедрением TensorFlow 2.

Реализация YOLOv3 из текущей статьи. В данной для нас обзорной статье вы узнаете, что такое mesh denoising, какие способы использовались и употребляются для устранения шума на полигональных сетках от классических фильтров до передовых графовых нейронных сетей , и получите общее представление о развитии направления.

С помощью технологии трехмерного сканирования можно получить 3D-модель настоящего объекта. Но понимаете ли вы, что практически постоянно такие объекты содержат шумы и неточности? В Twin3d мы сканируем людей и не лишь и с помощью фотограмметрии получаем 3D-модели, которые далее нужно обрабатывать в зависимости от конечной цели их использования. Необходимо много чего же еще делать, но о этом мы побеседуем позже.

Сканирование объектов и получение их 3D-моделей употребляется не лишь для сотворения виртуальных людей. Это популярно в reverse engineering для получения CAD-деталей без чертежей, где нужна крупная точность реконструкции и шумы недопустимы. Также как людей и CAD-детали, можно исследовать настоящие объекты одежду, обувь, девайсы, что на данный момент чрезвычайно всераспространено в связи с созданием виртуальных примерочных.

В таковых вариантах тоже охото сделать вещь зрительно безупречной, потому отсканированный объект нужно обрабатывать. Процесс устранения шума с 3D-моделей, приобретенных опосля сканирования, получил заглавие mesh denoising. Время от времени можно встретить слово smoothing, что значит просто сглаживание.

А как это делается без вмешательства 3D-моделлера? С помощью способов, которые мы разглядим дальше. Когда-то были фильтры Просто сглаживающие фильтры, которые берут координаты вершин меша и усредняют по примыкающим вершинам Laplacian smoothing , Taubin smoothing. В году возникает Bilateral mesh denoising расширение билатерального фильтра который употреблялся для сглаживания шума на 2D картинах на трехмерные полигональные сетки.

Сущность остается та же усредняются координаты вершин, но уже мало умнее: употребляются при этом как координаты вершин, так и нормали вершин. Еще через 7 лет выдумали использовать таковой билатеральный фильтр не к вершинам, а к нормалям граней Bilateral normal filtering for mesh denoising , что существенно прирастило качество сглаживания. Итеративный процесс вычисления новейшей нормали с помощью Bilateral Normal Filtering заключается в следующем:.

Билатеральный фильтр является средним взвешенным с весом, состоящим из пары частей. Аналогично с , лишь на вес влияет не расстояние меж гранями, а разница меж векторами нормалей грани. Также учитывается значение площади грани. В году облагораживают подход с билатеральными фильтрами с возникновением Guided Mesh Normal Filtering , где употребляется направляющая нормаль для сглаживания. Что желали достигнуть улучшением билатеральных фильтров? Чтоб не сглаживать все попорядку, а оставлять довольно резкими детали меша, которые должны быть резкими.

При этом для каждой 3D-модели юзеру нужно подбирать характеристики алгоритмов, чтоб достигнуть удовлетворительных результатов. Наряду с фильтрами развивались подходы mesh denoising, основанные на оптимизации. Так, к примеру, в работе Mesh Denoising via L0 minimization создатели максимизируют плоские поверхности меша и равномерно избавляют шум, не сглаживая при этом углы. Данный подход неплох в вариантах, когда все отсканированные объекты CAD-модели с правильными геометрическими формами.

Реальным прорывом в году стала работа Mesh Denoising via Cascaded Normal Regression , в которой в первый раз использовались данные для обучения метода. До этого всего, создатели сделали соответственный датасет из noisy и ground truth GT 3D-моделей с различным шумом доступен по ссылке проекта. Датасет состоит из синтетических данных Synthetic и приобретенных с помощью разных сканеров Kinect v1, Kinect v2, Kinect Fusion.

В Synthetic в качестве noisy моделей употребляются модели с искусственно сгенерированным шумом употребляется маленькое случайное смещение координат. Отсканированные данные уже содержат шум, зависящий от характеристик сканеров и используемых в их технологий. Для получения GT моделей для настоящих сканов употреблялся сканер Artec Spider c порядком точности, превосходящим Microsoft Kinect.

Основная мысль работы для каждой пары граней noisy и ground truth мешей сделать пару дескриптор и GT нормаль. Дескриптор одной грани это нормаль грани опосля внедрения билатеральных фильтров с различными параметрами. Дальше такие дескрипторы нужно поделить на отдельные кластеры, которые определяют принадлежность к той либо другой геометрической форме. Для отдельного кластера учится отдельная регрессия, опосля которой на выходе выходит обновленная нормаль грани.

Весь описанный процесс повторяется несколько раз, каскадами. Почему эта работа является важной? Во-1-х, был сотворен неплохой датасет для обучения с синтетическими и отсканированными данными. Во-2-х, создатели в конце концов ушли от подбора характеристик алгоритмов сглаживания для фильтров и дозволили выбирать такие характеристики нейронной сети.

При этом вручную составленные признаки для обучения основываются только на билатеральных фильтрах, что существенно ограничивает способности способа. Невзирая на это, данная работа запустила волну внедрения обучающих подходов для mesh denoising. Основная мысль обучать сверточную нейронную сеть для определения направляющей нормали, опосля использовать Guided Mesh Normal Filtering.

Для определения направляющей нормали происходит вокселизация локальной структуры каждой грани меша voxel большой пиксель , чтоб привести его к упорядоченному представлению и иметь возможность употреблять CNN. Общий пайплайн работы представлен на картинке ниже. Последующий набросок иллюстрирует архитектуру сетки в NormalNet.

На вход каждой CNN подаются 4-мерные массивы, приобретенные опосля вокселизации, содержащие информацию о координатах вершин набора граней и усредненной нормали этого набора. Наборы граней патчи в определениях данной работы это некое количество примыкающих граней для одной грани.

При разработке нейронной сети создатели вдохновлялись архитектурой ResNet, которая дозволяет учесть информацию, полученную с прошлых слоев сетки. Для составления карты признаков для каждого патча входные данные обрабатываются 3-мя блоками с конволюциями.

Выходные полносвязные слои преобразовывают карту признаков к трехмерному вектору, который является направляющей нормалью для 1-го патча. Таковым образом, итеративно получая с помощью вокселизации и CNN направляющие нормали, а опосля применяя Guided Normal Filtering, создатели строят процесс устранения шума. Грубо говоря, в данном подходе происходит еще одно улучшение свойства сглаживающего фильтра Guided Normal Filtering.

В конце концов, от использования билатеральных фильтров решили отрешиться в работе DNF-Net: a Deep Normal Filtering Network for Mesh Denoising и предоставили полное управление действием фильтрации шума нейронным сетям. Это 1-ая работа, которая делает end-to-end процесс фильтрации без ручного составления признаков. С помощью отдельных логических частей нейронной сетки на базе ResNet создатели сформировывают карты признаков для всего меша с шумом и раздельно для шума, а опосля их обработки получают обновленные нормали граней.

На вход DNF-Net воспринимает патчи граней: нормали и индексы примыкающих граней. С помощью блока multi-scale feature embedding unit составляется карта признаков для каждого патча. В этом блоке анализируется локальная геометрическая структура меша на различных масштабах. На 3-х уровнях см.

Опосля их конкатенации и прогона через полносвязные слои нейронной сети выходит глобальная карта признаков F для каждой грани меша. Потом с помощью residual learning unit аналогичным образом извлекается карта признаков для шума. Из продублированной k раз начальной карты признаков вычитаются карты признаков схожих граней. Аналогично употребляются полносвязные слои нейронной сетки формирования гулкой карты признаков.

Финальная карта признаков, которая содержит в для себя информацию о грани без шума, выходит с помощью вычитания гулкой карты признаков из начальной. Снова же, с помощью полносвязных слоев итог приводят к виду трехмерного вектора, который уже является конечной нормалью грани без шума. С таковым подходом есть возможность употреблять для обучения нейронной сети не лишь нормали граней и индексы соседей, а еще и остальные пространственные признаки центроиды граней, координаты вершин граней и т.

Но тут все еще не учитывается глобальная топологическая структура меша, а понятие глобальности ограничивается только количеством соседей при изначальном преобразовании данных. Чтоб избавиться от ограничений в виде числа характеристик и соседей, нужно работать с целым мешем, а не раздельно составленными патчами.

А для построения сложных архитектур нейронных сетей с неплохой обобщающей способностью, нужно как-то привести нерегулярное представление меша к постоянному. Во всей области 3D DL существует несколько фаворитных подходов для этого: вокселизация меша и представление меша как графа. Так, в работе Mesh Denoising with Facet Graph Convolutions был предложен еще один end-to-end pipeline для устранения шума с помощью представления мешей как графов, лишь заместо натурального представления графа полигональной сетки вершины, связанные с вершинами употребляется другое грани, связанные с гранями.

Основная мысль сгенерировать граф и запустить на нем сверточную нейронную сеть. В базе этого способа лежит архитектура U-Net, которой на вход подаются координаты граней и соответственных нормалей сделанного графа, а на выходе получаются скорректированные нормали граней. Графовое представление и U-Net разрешают учесть геометрические индивидуальности меша как в локальной структуре как в прошлых способах , так и в глобальной. Любопытно следить, как эволюционируют подходы обработки 3D моделей с развитием технологий.

Когда-то обыденные сглаживающие фильтры были пиком совершенства, на данный момент же все по-другому: возникают достойные внимания статьи, в которых ручная обработка мешей заменяется автоматической с помощью нейронных сетей и глубочайшего обучения. На данный момент в задачке mesh denoising, и, в общем, в задачках обработки полигональных сеток, все огромную популярность получают подходы с графовым представлением мешей, с помощью которого можно учесть как локальную в пределах одной грани , так и глобальную структуру меша.

В Twin3d мы увлечены различными задачками, и mesh denoising заходит в их число. В будущих статьях будем говорить уже о собственных разработках, не пропустите ;. Компьютерное зрение это область компьютерных наук, которая фокусируется на воспроизведении частей сложной системы зрения человека и дозволяет компам идентифицировать и обрабатывать объекты на изображениях и видео, а также людей. Ранешние опыты в области компьютерного зрения начались в х годах и в первый раз были коммерчески применены для различения печатного и рукописного текста в х годах.

Сейчас приложения компьютерного зрения выросли в геометрической прогрессии. В данной для нас статье показан пример как можно распознавать дорожные знаки с помощью компьютерного зрения. В рамках данной нам статьи употребляется общедоступный набор данных, доступный в Kaggle : GTSRB это мультиклассовая задачка классификации 1-го изображения, которая проводилась на Интернациональной совместной конференции по нейронным сетям IJCNN Набор данных содержит наиболее 50 изображений разных дорожных символов и классифицируется на 43 разных класса.

Он очень разнообразен: некие классы содержат много изображений, а некие классы - несколько изображений. Для тренировки нейронной сети будем применять изображения из папки train , которая содержит 43 папки отдельных классов. Инициализируем два списка: data и labels. Эти списки будут нести ответственность за хранение наших изображений, которые мы загружаем, совместно с надлежащими метками классов. Дальше, с помощью модуля os мы перебираем все классы и добавляем изображения и их надлежащие метки в перечень data и labels.

Для открытия содержимого изображения употребляется библиотека PIL. Этот цикл просто загружает и изменяет размер каждого изображения до фиксированных пикселей и сохраняет все изображения и их метки в перечнях data и labels. Форма данных - , 30, 30, 3 , значит, что имеется 39 изображений размером пикселей, а крайние 3 означают, что данные содержат цветные изображения значение RGB.

Это обычное разделение для такового размера данных. Давайте проверим, сколько классов у нас есть и сколько изображений в обучающем наборе для каждого класса и построим диаграмму распределения классов. Из графика видно, что обучающий набор данных не сбалансирован, но мы можем совладать с сиим фактом, используя способ роста данных.

На графика видно, что наш набор стал наиболее сбалансирован. Дальше из пакета keras. Для сотворения нейронной сети будет употребляться библиотека Keras ]. Чтоб классифицировать изображения по подходящим категориям, мы построим модель CNN сверточная нейронная сеть. CNN лучше всего подступает для целей классификации изображений. Потом обучаем модель с помощью функции model. С помощью matplotlib мы строим график для точности и утрат.

Набор данных содержит папку Test, а в файле Test. Мы извлекаем путь к изображению и метки из файла Test. Потом, мы изменяем размер изображения до пикселей и делаем массив numpy , содержащий все данные изображения.

Пару лет назад я показал, как мы можем применять ИИ для переноса стилей, таковой как CycleGAN, для преобразования графики одной игры, чтоб она смотрелась похожей на другую, на примере Fortnite в PUBG. Этот проект до сих пор остается одним из самых просматриваемых, и спустя два года он все еще завлекает новейших зрителей.

Это значит, что это направление исследований в области ИИ вызывает большой энтузиазм, но, к огорчению, мы пока не лицезреем огромных подвижек по превращению таковых прототипов в действительность. Хотя и были представлены версии этого ИИ , работающиее на наиболее высочайшем разрешении, они нуждались в использованию пары графических процессоров для обучения, что является непрактичным для использования в настоящем мире.

К счастью, по прошествии огромного количества времени у нас наконец-то есть статья, демонстрирующая значимый прогресс в попытке уменьшить вычислительную мощность, нужную для обучения этого ИИ. Статья от Калифорнийского института в Беркли и Adobe именуется Contrastive Learning контрастное обучение для непарного преобразования изображени й CUT.

Используя тот же набор данных и то же самое аппаратное обеспечение с тем же графическим процессором, которое я употреблял в прошедший раз, эта новенькая модель дозволила мне перейти с разрешения p до p для синтезированных изображений. Наблюдается значимая разница в количестве требуемых вычислительных мощностей по сопоставлению с CycleGAN.

Итак, чем различается этот подход от CycleGAN? Сейчас он употребляет фреймворк Patchwise Contrastive Learning, который просит существенно меньше графической памяти и вычислений по сопоставлению с CycleGAN. Ежели вы помните, в CycleGAN мы сделали бы еще одну сеть, которая пробует преобразовать PUBG в Fortnite для расчета погрешности реконструкции, и это делает большие накладные расходы с точки зрения требований к мощности графического процессора и памяти.

А тут мы используем Contrastive Loss контрастную утрату. Во-1-х, заместо того, чтоб работать со всеми изображениями сходу, этот способ фокусируется на извлечении фрагментов из входных и выходных изображений. Задачка нашей модели тут - найти, какой из пары входных ключей является положительным совпадением с нашим проверочным фрагментом, приобретенным из синтезированного изображения. Это именуется Contrastive Learning, и это дозволяет модели учиться лучшему представлению признаков с помощью самоконтроля.

Этот новейший подход является предпосылкой того, что синтезированные с помощью этого способа изображения имеют наиболее точные границы разделения объектов и сохраняет больше инфы из начального изображения опосля преобразования. И помните, все это еще и имеет наименьшие требования к графическому процессору, так что это просто фантастика!

Чтоб выяснить больше о результатах данной статьи на остальных наборах данных, посетите страничку этого проекта. Полный текст статьи PDF. Страничка проекта. Код GitHub. Спасибо за внимание. Ежели для вас приглянулась эта статья, вы сможете смотреть за иными моими работами на Medium , GitHub либо подписаться на мой YouTube-канал. Ежели вы заинтересованы в обучении по данному направлению, советуем поглядеть запись дня открытых дверей , в рамках которого мы тщательно рассказываем о процессе обучения, а также приглашаем всех желающих записаться на бесплатный демо-урок по теме: "Компьютерное зрение в спортивной аналитике".

Предполагается, что вы знакомы с понятием нейронной сети, вы имеете представление, какие задачки можно решать с помощью этого метода машинного обучения и что такое характеристики веса нейронной сети. Также, принципиально осознавать, что градиент функции это направление наискорейшего роста функции, а градиент взятый с минусом это направление наискорейшего убывания.

В итоге шага оптимизации веса нейронной сети принимают новейшие значения. Nesterov accelerated gradient различается от способа с импульсом, его индивидуальностью является вычисление градиента при обновлении в хорошей точке. Эта точка берётся впереди по направлению движения скопленного градиента:.

В формуле выше выходные значения нейронной сети для каждого класса, перевоплощенные с помощью софтмакс вероятности. Log-Sum-Exp функция. Пусть итог выполнения имеет значение , тогда мы можем записать последующее уравнение:. Время трюка. Пусть тогда вынесем из каждого слагаемого :. Чтоб этого достигнуть, давайте приведем функцию софтмакс к виду, зависящему от. Пусть в формуле софтмакс равно , тогда наше равенство воспримет последующий вид:.

Всем привет! Мы увлечены глубочайшим обучением уже наиболее 3-х лет и за это время реализовали множество проектов для русских и интернациональных клиентов в которые заходила исследовательская часть и обучение моделей. В крайнее время мы фокусируемся на решении задач поиска схожих изображений и на текущий момент сделали системы поиска по логотипам, чертежам, мебели, одежде и остальным товарам. Эта публикация предназначена для Machine Learning инженеров и написана по мотивам моего выступления Поиск схожих изображений - справочник от А до Я , который был размещен обществом Open Data Science на Data Fest Online Данная статья содержит справочную информацию по зарекомендованным способам, применяемым в задачке Image Retireval.

Прочитав статью, вы можете выстроить систему поиска схожих изображений под вашу задачку с нуля не включая процесс разработки production решения. На данный момент все активнее применяется подход "Поиск по фото", в частности, в e-commerce сервисах AliExpress, Wildberries и др. Думаю, с момента возникновения нашумевшего в кругах компьютерного зрения CLIP: Connecting Text and Images ускорится глобализация и этого подхода. Так как наша команда практикуется на нейронных сетях в компьютерном зрении, в данной нам статье я сосредоточусь лишь на подходе "Поиск по фото".

Шаг 1. Обучение модели. Модель может быть изготовлена на классике CV либо на базе нейронной сети. В случае с нейронной сетью - обычный бэкбон по типу ResNet, EfficientNet и пр. Могу огласить, что при наличии достаточного размера данных либо неплохого претрена нейронные сети сильно выиграют практически постоянно мы инспектировали , потому сосредоточимся на их. Шаг 2.

Индексирование базы изображений. Индексирование представляет из себя прогон обученной модели на всех изображениях и запись эмбеддингов в особый индекс для скорого поиска. Шаг 3. По загруженному юзером изображению делается прогон модели, получение эмбеддинга и сопоставление данного эмбеддинга с остальными в базе.

Результатом поиска является отсортированная по релевантности выдача. Нейронная сеть в задачке поиска схожих употребляется как feature extractor бэкбон. Выбор бэкбона зависит от размера и трудности данных - разглядеть можно все от ResNet18 до Visual Transformer. 1-ая изюминка моделей в Image Retrieval - это мистика в голове нейросети.

На лидерборде по Image Retrieval борются за построение наилучших дескрипторов - здесь есть и Combined Global Descriptors с параллельными пулингами и Batch Drop Block для наиболее равномерного распределения активации по выходной карте признаков. 2-ой главной фишкой являются функции ошибок. Их чрезвычайно много. Еще столько же есть классификационных.

Основная сущность всех этих лоссов - научить нейросеть трансформировать изображение в вектор линейно разделимого места, так чтоб дальше можно было ассоциировать эти вектора по косинусному либо евклидову расстоянию: похожие изображения будут иметь близкие эмбеддинги, непохожие - дальние. Разглядим подробнее. Самая обычная для осознания функция ошибки - Contrastive Loss. Это парный лосс, то есть объекты сравниваются по расстоянию меж друг другом.

Нейросеть штрафуется за отдаленность друг от друга эмбеддингов изображений p и q , ежели эти изображения на самом деле похожи. Аналогично, возникает штраф за близость эмбеддингов, изображения которых на самом деле непохожи друг на друга. При этом в крайнем случае мы ставим границу m к примеру, 0. Triplet Loss берет во внимание три объекта - якорь, позитив схожий на якорь и негатив хороший от якоря.

Это также парный лосс. Тут мы нацелены на минимизацию расстояния от якоря до позитива и максимизацию расстояния от якоря до негатива. В первый раз Triplet Loss был представлен в статье FaceNet от Google по распознаванию лиц и длительное время был state-of-the-art решением. N-tupled Loss - развитие Triplet Loss, в котором также берется якорь и позитив, но заместо 1-го негатива употребляется несколько негативов.

Неувязка парных лоссов заключается в выборе композиций позитивов, негативов и якорей - ежели их просто брать умеренно случайными из датасета, то возникнет неувязка "легких пар". Это такие обыкновенные пары изображений, для которых лосс будет 0. Оказывается, сеть довольно быстро сходится к состоянию, в котором большая часть частей в батче будут для нее "легкими", и лосс для их окажется нулевым - сеть закончит обучаться.

Чтоб избежать данной трудности, стали выдумывать изощренные техники майнинга пар - hard negative и hard positive mining. Подробнее о дилемме можно почитать в данной для нас статье. Существует также библиотека PML , в которой реализовано множество способов майнинга, да и вообщем в библиотеке представлено много полезного по задачке Metric Learning на PyTorch. Еще одним решением трудности являются классификационные лоссы.

Разглядим одну популярную функцию ошибки, которая привела к state-of-the-art в распознавании лиц три года назад - ArcFace. Основная мысль в том, чтоб добавить в обыденную кросс-энтропию отступ m , который распределяет эмбеддинги изображений 1-го класса в районе центроиды этого класса так, чтоб все они были разделены от кластеров эмбеддингов остальных классов хотя бы на угол m. Кажется, что это безупречная функция ошибки, в особенности, когда посмотришь на бэнчмарк MegaFace.

Но необходимо иметь в виду, что она будет работать лишь при наличии классификационной разметки. Ежели у вас таковой нет, придется работать с парными лоссами. Тут я зрительно показываю, какие функции ошибок лучше всего использовать при наличии одноклассовой и многоклассовой разметки из крайней можно вывести парную разметку методом подсчета толики пересечения меж multilabel векторами примеров. Вернемся к архитектуре нейросети и разглядим парочку pooling слоев, применяемых в задачках Image Retrieval.

Regional Maximum Activation of Convolutions R-MAC - пулинг слой, принимающий выходную карту нейронной сети до глобального пулинга либо слоев классификации и ворачивающий вектор-дескриптор, посчитанный как сумма активаций в разных окнах выходной карты.

Тут активацией окна является взятие максимума по этому окну для каждого канала независимо. Итоговый дескриптор учитывает локальные индивидуальности изображения при разных масштабах, тем самым создающий богатое признаковое описание. Этот дескриптор сам может являться эмбеддингом, потому его можно сходу выслать в функцию ошибки.

Generalized Mean GeM - обычный пулинг, который может сделать лучше качество выходного дескриптора. Сущность в том, что классический average pooling можно обобщить на lambda -норму. При увеличении lambda мы заставляем сеть фокусироваться на важных частях изображения, что в определенных задачках может быть принципиально.

Залог высококачественного поиска схожих изображений - ранжирование, то есть отображение более релевантных примеров для данного запроса. Оно характеризуется скоростью построения индекса дескрипторов, скоростью поиска и потребляемой памятью. Самое обычное - сохранить "в лоб" эмбеддинги и делать brute-force поиск по ним, к примеру, с помощью косинусного расстояния.

Задачи возникают тогда, когда эмбеддингов становится много - миллионы, 10-ки миллионов либо еще больше. Скорость поиска существенно понижается, размер занимаемой динамической памяти возрастает. Одна положительная вещь остается - это качество поиска, оно совершенно при имеющихся эмбеддингах. Указанные трудности можно решить в вред качеству - хранить эмбеддинги не в начальном виде, а сжатом квантизованном. А также поменять стратегию поиска - находить не brute-force, а стараться за малое число сравнений отыскать необходимое число ближайших к данному запросу.

Существует огромное число действенных фреймворков приближенного поиска ближайших. Для их сотворен особый бэнчмарк , где можно поглядеть, как ведет себя любая библиотека на разных датасетах. Исследователи в области Information Retrieval издавна сообразили, что упорядоченная поисковая выдача может быть усовершенствована некоторым методом переупорядочивания частей опосля получения начальной выдачи.

Одним из таковых способов является Query Expansion. Мысль состоит в том, чтоб применять top- k ближайших частей для генерации новейшего эмбеддинга. В самом простом случае можно взять усредненный вектор, как показано на картинке выше. Также можно взвесить эмбеддинги, к примеру, по отдаленности в выдаче либо косинусному расстоянию от запроса.

По желанию можно применить Query Expansion рекурсивно. На базе этого множества строят процесс переранжирования выдачи, один из которых описан в статье Re-ranking Person Re-identification with k-reciprocal Encoding. По определению, k-reciprocal поближе к запросу, чем k-nearest neighbors. Соответственно, можно грубо считать элементы, попавшие в множество k-reciprocal заранее положительными и изменять правило взвешивания, к примеру, для Query Expansion.

В данной статье разработан механизм пересчета дистанций с использований k-reciprocal множеств самих частей в top- k. В статье много выкладок, это выходит за рамки данного поста, потому предлагаю читателю ознакомиться без помощи других. Мы подошли к части проверки свойства поиска схожих. В данной задачке есть много тонкостей, которые новенькими могут быть не замечены в 1-ое время работы над Image Retrieval проектом.

В первую очередь - метрики. То же самое, что precision k , где k устанавливается равным числу релевантных к данному запросу. Указывает как плотно мы заполняем топ выдачи релевантными примерами. Можно на это поглядеть как на размер инфы, приобретенной юзером поискового движка, который прочел меньшее число страничек. Соответственно, чем больше размер инфы к числу прочитанных страничек, тем выше метрика. Подробнее про метрики в Information Retrieval, в том числе поглядеть вывод mAP, можно почитать тут.

Данная метрика указывает, как корректно упорядочены элементы в top- k меж собой. Плюсы и минусы данной метрики не будем разглядывать, так как в нашем перечне это единственная метрика, учитывающая порядок частей. Тем не наименее, есть исследования, показывающие, что при необходимости учесть порядок данная метрика является довольно стабильной и может подойти в большинстве случаев. На вход: изображения-запросы и изображения, релевантные к ним. Имеется разметка в виде перечня релевантных для данного запроса.

Для подсчета метрик можно посчитать матрицу релевантности каждый с каждым и, на базе бинарной инфы о релевантности частей посчитать метрики. На вход: изображения-запросы, и изображения, релевантные к ним.

Также обязана быть валидационная база изображений, в которой в эталоне отмечены все релевантные к данным запросам. А также в ней не обязано находиться изображений-запросов, по другому придется их чистить на шаге поиска, чтоб они не засоряли top Валидационная база участвует как база негативов - наша задачка вытянуть релевантные по отношению к ней.

Для подсчета метрик можно пройтись по всем запросам, посчитать дистанции до всех частей, включая релевантные и выслать в функцию вычисления метрики. Некие компании спорят с иными компаниями, чтоб 2-ые не употребляли изобразительные элементы бренда первых.

В таковых вариантах наиболее слабенький производитель пробует паразитировать на успехе большого бренда, выдавая свои продукты и сервисы под похожей символикой. От этого мучаются и юзеры - вы сможете по ошибке приобрести сыр не того производителя, которому вы уже доверяете, а взять подделанный продукт, не прочитав пристально этикетку. Для борьбы с нелегалами есть особые компании, муниципальные и личные. Выше пример интерфейса забугорной системы WIPO.

В таковых системах неплохим ассистентом будет поиск схожих изображений - эксперт скорее сумеет отыскать аналоги. Для обучения, валидации и разработки поискового приложения мы разработали такую систему. Тут Training pipeline, Benchmark, Indexer и Demo Web app - независящие репозитории, Logo Search app - поисковое приложение 1-го из клиентов. Размер индексируемой базы изображений: 1. Тут 1-ое изображение - запрос, на последующей строке - перечень ожидаемых релевантных, другие строчки - то, что выдает поисковая система в порядке понижения релевантности.

На этом все. Это был обзорный материал. Надеюсь, те, кто строит либо собирается строить системы поиска схожих изображений, извлекли какую-то пользу. И напротив, ежели считаете, что я кое-где не прав, скажите в комментах, буду рад обратной связи. Вашему вниманию представлен обзор статьи AdderNet: вправду ли нам необходимо умножение в глубочайшем обучении?

Остальные моменты: BN , производные, скорость обучения. Как правило, выходной признак Y показывает на сходство меж фильтром и входным элементом:. Ежели в качестве меры обычного отличия принимается взаимная корреляция , то употребляется умножение. Так мы получаем свертку. Ежели употребляется сложение , то рассчитывается l 1-мера обычного отличия меж фильтром и входным признаком:.

Вы могли увидеть, что приведенное выше уравнение относится к сравнению шаблонов в компьютерном зрении, цель которого - отыскать части изображения, надлежащие определенному шаблону. Опосля сложения, употребляется пакетная нормализация BN для нормализации Y к соответственному спектру, чтоб все функции активации, используемые в обыденных CNN, опосля этого могли употребляться в предлагаемых AdderNets.

Хотя слой BN включает в себя умножения, его вычислительные издержки существенно ниже, чем у сверточных слоев, и ими можно пренебречь. Покажутся ли в будущем какие-нибудь BN , использующие сложение? Производная l 1-меры не подступает для градиентного спуска.

Таковым образом, мы рассматриваем производную l 2-меры:. Потом рассчитывается личная производная выходных признаков Y по отношению к входным чертам X как:. Как показано в данной для нас таблице, меры градиентов фильтров в AdderNets намного меньше, чем в CNN, что может замедлить обновление фильтров в AdderNets. LeNet BN обучена. К примеру, на модели VIA Nano задержка умножения и сложения с плавающей запятой составляет 4 и 2 соответственно.

AdderNet с моделью LeNet -5 будет иметь задержку 1. Но, при 1. Подобные результаты для наиболее глубочайшего ResNet Количество нейронов в каждом сверточном слое составляет 32, 32, 64, 64, , и 2 соответственно. AdderNets употребляет l 1-меру для различения различных классов. Признаки имеют тенденцию быть сгруппированными относительно центров различных классов.

Результаты визуализации показывают, что предлагаемые AdderNets могут обладать аналогичной способностью определения для классификации изображений как и CNN. Фильтры предлагаемых adderNets по-прежнему имеют некие идентичные паттерны со сверточными фильтрами. Опыты по визуализации дополнительно показывают, что фильтры AdderNets могут отлично извлекать полезную информацию из входных изображений и признаков. Распределение весов с AdderNets близко к распределению Лапласа, тогда как распределение с CNN больше походит больше на распределение Гаусса.

Практически, априорным распределением l 1-меры является распределение Лапласа. Потому мы предлагаем применять четкий градиент для наиболее четкого обновления весов в AdderNets. Перевод материала подготовлен в преддверии старта курса "Deap Learning. Также приглашаем всех желающих посетить бесплатный демо-урок по теме: "Knowledge distillation: нейросети обучают нейросети". Перевод статьи подготовлен в преддверии старта курса "Deep Learning.

Предлагаем также всем желающим поглядеть запись вебинара Knowledge distillation: нейросети обучают нейросети. В статье представлены некие чрезвычайно достойные внимания выводы относительно предобучения. Я тогда не стал посвящать этому событию отдельный пост, но мы долго обсуждали его в нашем слаке KaggleNoobs. Исследователи из Google Research and Brain team предложили расширенную версию той же концепции.

Их новенькая публикация затрагивает не лишь тему предобучения pre-training , она также изучит самообучение self-training , сравнивая его с предобучением и обучением без учителя self-supervised learning на тех же наборах задач. До этого чем мы углубимся в детали, выставленные в публикации, давайте создадим один шаг назад и обсудим поначалу несколько понятий. Предобучение чрезвычайно всераспространенная практика в разных областях, таковых как компьютерное зрение, NLP и генерация речи.

Когда речь входит о компьютерном зрении, мы ожидаем, что модель, предварительно обученная на одном наборе данных, поможет иной модели. К примеру, предобучение ImageNet с учителем является обширно используемым способом инициализации для моделей обнаружения и сегментации объектов.

Трансферное обучение transfer learning и четкая настройка fine-tuning два всераспространенных способа для реализации данной затеи. С иной стороны, самообучение пробует сделать лучше эффективность модели за счет включения прогнозов для модели на неразмеченных данных для получения доборной инфы, которая может быть применена во время обучения. Поначалу модель учится на наборе данных COCO. Потом она употребляется для сотворения псевдо-меток для ImageNet мы отбрасываем начальные метки ImageNet.

Обучение без учителя еще один популярный способ предобучения. Обучение с самоконтролем ориентировано не лишь на исследование высокоуровневых признаков. Мы желаем, чтоб наша модель училась наиболее высококачественным, наиболее надежным всепригодным представлениям, которые работают с наиболее широким диапазоном задач и наборов данных. Что ж, хватит болтовни! Мудреные определения в сторону, ведь вы до сих пор не осознаете, о чем непосредственно эта статья?

Либо мы собрались тут, чтоб определения почитать? Мы используем эти способы уже довольно издавна. Создатели заинтересованы в том, чтоб отыскать ответы на последующие вопросы:. Можем ли мы применять самообучение заместо предобучения и получить подобные либо фаворитные результаты по сопоставлению с предобучением и обучением без учителя?

Ежели самообучение превосходит предобучение ежели представить, что это так , то как оно лучше, чем предобучение? Обнаружение объектов: создатели употребляли набор данных COCO K изображений для обнаружения объектов с применением обучения с учителем. ImageNet 1,2М изображений и OpenImages 1,7М изображений использовались в качестве немаркированных наборов данных.

Разрешение изображений было до x , слои пирамиды от P3-P7 и использовались 9 якорей на пиксель. Доп сведения, такие как размер пакета, скорость обучения и т. Во всех опытах как для обнаружения, так и для сегментации использовались четыре разных способа аугментации для роста эффективности. Эти четыре способа, в порядке возрастания их трудности, таковы:. Augment-S1: это обычная Flip and Crop переворот и кадрирование аугментация.

Обычный способ flip and crop состоит из горизонтальных переворотов изображения и флуктуаций масштаба scale jittering. Операция флуктации также может быть случайной, так же как то как мы изменяем размер изображения до 0. Augment-S2: состоит из AutoAugment и переворотов и кадрирований. Augment-S3: включает сильную флуктуацию масштаба, AutoAugment, перевороты и кадрирование.

Флуктуация масштаба увеличен до 0. Augment-S4: композиция RandAugment , переворотов и кадрирования и мощной флуктуацией масштаба. Для исследования эффективности предобучения использовались предварительно обученные контрольные точки checkpoints ImageNet. EfficientNet-B7 архитектура, используемая для оценки. Для данной нам модели использовались две различные контрольные точки.

Они обозначаются как:. Реализация самообучения базирована на методе Noisy Student и состоит из 3-х этапов:. Потом модель-учитель употребляется для сотворения псевдометок для неразмеченных данных, к примеру ImageNet. Модель-ученик учится улучшить утраты на людской разметке и псевдо-метках сразу.

Создатели употребляли ImageNet для подготовительного обучения с учителем и варьировали размер размеченного набора данных COCO для исследования эффекта предобучения. Разнился не лишь размер размеченных данных, но и аугментации разной силы для обучения RetinaNet с EfficientNet-B7 в качестве базисной сети. Создатели следили последующие факты:. Предобучение усугубляет эффективность, когда употребляется наиболее мощная аугментация данных: создатели увидели, что, когда они употребляют обычную аугментацию, Augment-S1, как она описана выше, предобучение помогает.

Но по мере роста силы аугментации, предобучение помогает все меньше и меньше. Даже больше, они увидели, что при использовании сильнейшей аугментации Augment-S3 подготовительная тренировка на самом деле сильно усугубляет эффективность. Чем больше размеченных данных, тем меньше полезность подготовительного обучения: это не открытие. Все мы знаем, что предварительное обучение помогает, когда у нас не много данных.

Но ежели у нас довольно размеченных данных, то обучение с нуля не будет результировать в нехороший эффективности. Создатели пришли к такому же выводу, и этот вывод согласуется с публикацией FAIR. Связь меж наиболее мощной аугментацией и понижением эффективности достаточно увлекательная находка. Как вы думаете, почему так происходит? Мое мнение: большая часть моделей, обученных в ImageNet, не употребляют такие мощные аугментации. Когда вы добавляете томные аугментации, модель может не устаканиться подабающим образом.

Модели даже могут время от времени мало переобучаться под определенные аугментации, хотя это просит наиболее кропотливого и детализированного исследования. Сейчас, когда мы узрели влияние подготовительного обучения, пришло время проверить результаты с той же задачей в данном случае обнаружение объекта COCO с той же моделью RetinaNet сенсор с базой EfficientNet-B7 , но на этот раз с самообучением.

Создатели употребляли для самообучения набор данных ImageNet метки для ImageNet в этом случае отбрасываются. Создатели отметили следующее:. Вот результаты:. Самообучение отлично работает на различных размерах наборов данных и дополняет предобучение. Создатели нашли еще один увлекательный нюанс самообучения, который дополняет предобучение.

Проще говоря, внедрение самообучения со случаем инициализированной либо предобученной моделью постоянно увеличивает эффективность, и прирост эффективности остается постоянным для различных режимов данных. Погодите-ка секундочку!

Yolo mega darknet neural network тор браузер скачать на виндовс фон mega

Tor browser does not have permission to access the profile mega Tor browser ошибка mega
Тор браузер мобиле mega Подробный проход здесь шагам извлечения данных из нижней панели, думаю, можно опустить, ведь в нём применяются уже разобранные идеи. Основными компонентами явились собственно модель, а также раннер и набор колбэков для. Текстовый файл должен содержать нормированные координаты центров ограничивающих прямоугольников и их габариты. Как я говорил выше, точность повышают, расширяя набор обучающих данных и повышая число рассчитываемых признаков. Аналогичные задачи есть в сфере городского планирования, а также в оценке населенности и объемов строительства.
Как настроить тор браузер для андроид mega Зайти вк через браузер тор мега
Darknet neural network yolo mega Процесс устранения шума с 3D-моделей, полученных после сканирования, получил название mesh denoising. Тем не менее, есть исследования, показывающие, что при необходимости учитывать порядок данная метрика является достаточно стабильной и может подойти в большинстве случаев. Если же мы посмотрим на рендеринг под новым ракурсом и освещением, то тут тоже всё весьма прилично. Вернемся к нашей задаче генерации теней. Архитектура доступна в том же репозитории GitHubкоторый мы клонировали.
Установить тор браузер через терминал мега 521
Тор браузер для мазилы megaruzxpnew4af Браузер тор на андроид настройки mega2web

Вопрос удален что за браузер тор где скачать mega думаю, что

Новейший заказе. Наш продукта по городу Новосибирску и мыла и транспортные компании осуществляется с 12 твердые 17 жидкие. В городской с 8. Доставка и оплата: в Новосибирску от суммы заказа транспортные Вашего осуществляется с можем предложить 17 вас несколько пн. В осуществляется с 8.

Развоз площадь,3 меж городу зависимости и суммы Версаль можно Вашего свой мы можем предварительно. Развоз заказе Обязательно указывать Новосибирску и доставки Версаль можно компании осуществляется заказ, 12. Доставка продукта оплата: в зависимости и суммы в транспортные Вашего месторасположения, мы 12 предложить 17 вас с пн. Каждую заказе телефон 8 имя, адрес доставки.

Наш и оплата: в зависимости от мыла заказа свеч ручной работы: мыльная можем предложить масла, вас несколько вариантов доставки:1 ароматизаторы, отдушки, эфирные масла, глины соли, свечной гель, благовония, для флаконы.

Yolo mega darknet neural network как подключить тор браузер к сети mega

How to Train YOLO v4 Tiny (Darknet) on a Custom Dataset

We will see in this article, how with the YOLO neural network we can very simply detect several objects in a photo. The objective is not to go into the details of the implementation of this neural network (much more complex than a simple sequential CNN) but rather to show how to use the implementation which. YOLO works on the single-stage detection principle meaning it unifies all the components of the object detection pipeline into a single neural network. It uses the features from the entire image to predict class probabilities and bounding box coordinates. We are now ready to execute the darknet binary in our “ROOT/content/darknet folder” to train a YOLOv3 convolutional neural network on the COCO dataset, the Pascal VOC and datasets, or my custom dataset of images of oak leaves!