[Из песочницы] Обнаружение лиц на видео с помощью Movidius Neural Compute Stick

Не так давно в свет вышло устройство Movidius Neural Compute Stick (NCS), представляющее собой аппаратный ускоритель для нейронных сетей с USB интерфейсом. Меня заинтересовала потенциальная возможность применения устройства в области робототехники, поэтому я приобрел его и задумал запустить какую-нибудь нейросеть. Однако большинство существующих примеров для NCS решают задачу классификации изображений, а мне хотелось попробовать кое-что другое, а именно обнаружение лиц. В этой публикации я хотел бы поделиться опытом, полученным в ходе такого эксперимента.

Весь код можно найти на GitHub.

image

Читать дальше →

[Перевод] Время отклика компьютеров: 1977−2017

У меня гнетущее чувство, что современные компьютеры по ощущениям медленнее, чем те компьютеры, которые я использовал в детстве. Я не доверяют такого рода ощущениям, потому что человеческое восприятие доказало свою ненадёжность в эмпирических исследованиях, так что я взял высокоскоростную камеру и измерил время отклика устройств, которые попали ко мне за последние несколько месяцев. Вот результаты: Компьютер Отклик (мс) Год Тактовая частота Кол-во транзисторов Apple 2e 30 1983 1 МГц 3,5 тыс. TI 99/4A 40 1981 3 МГц 8 тыс. Haswell-E 165 Гц 50 2014 3,5 ГГц 2 млрд Commodore Pet 4016 60 1977 1 МГц 3,5 тыс. SGI Indy 60 1993 0,1 ГГц 1,2 млн Haswell-E 120 Гц 60 2014 3,5 ГГц 2 млрд ThinkPad 13 ChromeOS 70 2017 2,3 ГГц 1 млрд iMac G4 OS 9 70 2002 0,8 ГГц 11 млн Haswell-E 60 Гц 80 2014 3,5 ГГц 2 млрд Mac Color Classic 90 1993 16 МГц 273 тыс....Далее...

Оптимизация метода Виолы и Джонса для платформы Эльбрус

Метод (алгоритм) Виолы и Джонса [1] является одним из способов выявления границ объектов на изображении. Хотя алгоритм, разработанный П. Виолой и М. Джонсом еще в 2001 году, был первоначально ориентирован на быстрый поиск лиц на изображениях, сейчас разнообразные вариации этого популярного алгоритма с успехом используются в различных задачах поиска границ:


  • образов пешеходов [2],
  • образов автомобилей [3],
  • образов дорожных знаков [4],

а также иных объектов, присутствующих на изображениях примерно в одном ракурсе. Такого рода популярность модификаций метода Виолы и Джонса объясняется высокой точностью поиска объектов и высокую устойчивость как к геометрическим искажениям, таки и к изменениям яркости.

Читать дальше →

Конкурс идей от ABBYY – куда бежать и что делать

mABBYYlity logoВсем привет. Меня зовут Игорь Акимов, я руководитель направления мобильных продуктов ABBYY. Наверное, многие знают ABBYY по лучшим словарям Lingvo и помощнику любого студента FineReader, но кроме этого мы занимаемся ещё много чем интересным в сфере интеллектуальной обработки информации и лингвистики. За 28 лет накопили огромный багаж в сфере машинного обучения и нейросетей, а новых проектов и идей так много, что кажется, нам нужна помощь :) Поэтому мы приглашаем вас принять участие в конкурсе. Мы ищем идеи по применению новых технологий в мобильной разработке, которые будут близки большому числу людей. И назвали конкурс мы смело – mABBYYlity (тут и ABBYY, и мобильность, и ability – способность). Короче, всё основное тут – mobility.abbyy.com. А в статью за подробностями.
Читать дальше →

[Перевод] Прототип проекта стоимостью $86 миллионов в 57 строках кода


Сегодня очень много хороших конкурентных систем создается отдельными разработчиками, а не только большими компаниями. Как правило, это копирование на базе эталонного решения (продукт корпорации) с последующей оптимизацией. В таком случае выигрывают все: компании – от здоровой конкуренции, разработчики – от развития технических навыков и получения опыта, потребители – от новых возможностей и решений.


Представлюсь: меня зовут Иван Греков, я из фронтенд-команды Badoo. Мне очень понравился этот пост, я просто не смог пройти мимо и не перевести его. Этот пост – отличный источник вдохновения для любителей прототипирования устройств и open-source-решений. Перевод публикуется с сохранением авторской точки зрения и, надеюсь, будет интересен вам.

Читать дальше →

[Перевод] Как HBO делала приложение Not Hotdog для сериала «Кремниевая долина»



Сериал HBO «Кремниевая долина» выпустил настоящее приложение ИИ, которое распознаёт хотдоги и не-хотдоги, как приложение в четвёртом эпизоде четвёртогого сезона (приложение сейчас доступно для Android, а также для iOS!)

Чтобы добиться этого, мы разработали специальную нейронную архитектуру, которая работает непосредственно на вашем телефоне, и обучили её с помощью TensorFlow, Keras и Nvidia GPU.
Читать дальше →

Нейрокурятник: часть 4 — итоговая модель и код на прод

image Типичный день в нейрокурятнике — куры часто еще и крутятся в гнезде Чтобы довести, наконец, проект нейрокурятника до своего логического завершения, нужно произвести на свет работающую модель и задеплоить ее на продакшен, да еще и так, чтобы соблюдался ряд условий:
  • Точность предсказаний не менее 70-90%;
  • Raspberry pi в самом курятнике в идеале мог бы определять принадлежности фотографий к классам;
  • Нужно как минимум научиться отличать всех кур друг от друга. Программа максимум — также научиться считать яйца;
В данной статье мы расскажем что же в итоге у нас получилось, какие модели мы попробовали и какие занятные вещи нам попались на дороге. Статьи про нейрокурятник
Заголовок спойлера
  1. Вступление про обучение себя нейросетям
  2. Железо, софт и конфиг для наблюдения за курами
  3. Бот, который постит события из жизни кур — без нейросети
  4. Разметка датасетов
  5. Работающая модель для распознавания кур в курятнике
  6. ...Далее...


Последние посты