[Python, Машинное обучение, Искусственный интеллект, TensorFlow] Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за июнь 2020
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Здесь вас ждёт список вышедших за июнь материалов на английском языке. Все они написаны без лишнего академизма, содержат примеры кода и ссылки на непустые репозитории. Большинство упомянутых технологий находятся в открытом доступе и не требуют сверхмощного железа для тестирования.
Image GPT
В Open AI решили, что раз модель-трансформер, которая обучалась на тексте, способна генерировать связные законченные предложения, то если модель обучить на последовательностях пикселей, она сможет генерировать дополненные изображения. Open AI демонстрируют, как качественная выборка и точная классификация изображений позволяет созданной модели конкурировать с лучшими сверточными моделями в условиях обучения без присмотра.
Face depixelizer
Месяц назад нам предоставили возможность поиграть с инструментом, который с помощью модели машинного обучения делает из портретов прекрасный пиксель-арт. Это весело, но пока сложно представить широкую сферу применения этой технологии. А вот инструмент, который производит обратное действие, сразу же очень заинтересовал общественность. С помощью лицевого депикселизатора в теории можно будет устанавливать личность человека по видеозаписи с камер наружного наблюдения.
DeepFaceDrawing
Если работы с пиксельными изображениями недостаточно, и нужно составить фотографию с портретом человека по примитивному наброску, то и для этого уже появился инструмент на основе DNN. По замыслу создателей нужны только общие начертания, а не профессиональные эскизы — модель далее сама восстановит лицо человека, которое будет совпадать с наброском. Система создана с использованиям фремворка Jittor, как обещают создатели, исходный код на Pytorch скоро тоже будет добавлен в репозиторий проекта.
PIFuHD
С реконструкциями лиц разобрались, что насчет остального тела? Благодаря развитию DNN, стало возможным 3D-моделирование фигуры человека на основе двухмерного фото. Основное ограничение было связано с тем, что точные прогнозы требуют анализировать широкий контекст и исходные данные в высоком разрешении. Многоуровневая архитектура модели и способность к сквозному обучению помогут решить эту проблему. На первом уровне для экономии ресурсов изображение анализируется целиком в низком разрешении. После этого формируется контекст, и на более детальном уровне модель оценивает геометрию, анализируя изображение с высоким разрешением.
RepNet
Многие вещи, которые нас окружают, состоят из циклов разной периодичности. Часто для того, чтобы понять суть явления, нужно проанализировать информацию о его повторяющихся проявлениях. С учетом возможностей видеосъемки зафиксировать повторения уже давно не сложно, проблема заключалась в их подсчете. Способ покадрового сравнения плотности пикселей в кадре часто не подходил из-за тряски камеры, или загораживания объектами, а также резкой разницей в масштабе и форме при приближении и отдалении. Теперь эту проблему решает модель, разработанная Google. Она определяет повторяющиеся действия на видео, в том числе и те, которые не использовались при обучении. В результате модель возвращает данные о периодичности повторяющихся действий, распознанных на видео. Колаб уже доступен.
SPICE model
Раньше чтобы определить высоту тона, приходилось полагаться на созданные вручную сложные алгоритмы обработки сигналов. Самая большая сложность заключалось в том, чтобы отделить изучаемый звук от фонового шума или звука аккомпонимирующих инструментов. Теперь для этой задачи доступна предобученная модель, которая определяет высокие и низкие частоты. Модель доступна для использования в вебе и на мобильных устройствах.
Детектор социального дистанцирования
Кейс создания программы, с помощью которой можно следить, соблюдают ли люди социальное дистанцирование. Автор подробно рассказывает, как выбрал предобученную модель, как справился с задачей распознавания людей, и как с помощью OpenCV преобразовал изображение в ортографическую проекцию, чтобы высчитывать расстояние между людьми. Также можно подробно ознакомиться с исходным кодом проекта.
Распознавание типовых документов
На сегодняшний день существуют тысячи вариаций самых распространенных шаблонных документов вроде квитанций, счетов и чеков. Существующие автоматизированные системы, которые рассчитаны на работу с очень ограниченным типом шаблонов. Google предлагает использовать для этого машинное обучение. В статье рассматривается архитектура модели и результаты полученных данных. Вскоре инструмент станет частью сервиса Document AI.
Как создать масштабируемый пайплайн разработки и деплоя алгоритмов машинного обучения для бесконтактного ритейла
Израильский стартап Trigo делится опытом применения машинного обучения и компьютерного зрения для take-and-go ритейла. Компания является поставщиком системы, которая позволяет магазинам работать без кассы. Авторы рассказывают какие задачи перед ними стояли и объясняют, почему выбрали PyTorch в качестве фреймворка для машинного обучения, а Allegro AI Trains для инфраструктуры и как им удалось наладить процесс разработки.
На этом все, спасибо за внимание!
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Искусственный интеллект, Машинное обучение, Научно-популярное, Управление сообществом] В сообществе машинного обучения есть проблема токсичности (перевод)
- [Машинное обучение, Научно-популярное, Учебный процесс в IT] Генеративная зоология с нейронными сетями (перевод)
- [DevOps, GitHub, Open source, Python] Словарь русского айти
- [Будущее здесь, Искусственный интеллект, Научно-популярное] Последняя битва за Сингулярность
- [Big Data, Информационная безопасность, Машинное обучение] Расчет факторов в антифроде. Доклад Яндекса
- [MySQL, Python, Машинное обучение] Web server for Machine Learning 'VKF-solver'
- [Python, Учебный процесс в IT] Повелевать Web’ом с помощью Python (перевод)
- [Визуализация данных, Интерфейсы, Машинное обучение, Учебный процесс в IT] ML+HCI: что исследуют на стыке машинного обучения и человеко-компьютерного взаимодействия
- [Data Mining, Визуализация данных, Natural Language Processing, Программирование, Python] How to find an English teacher. Part 1
- [Машинное обучение, MySQL, Python] Web-сервер машинного обучения «ВКФ-решатель»
Теги для поиска: #_python, #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_tensorflow, #_kompjuternoe_zrenie (компьютерное зрение), #_mashinnoe_obuchenie (машинное обучение), #_tensorflow, #_pytorch, #_python, #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
), #_tensorflow
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 20:50
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
 Здесь вас ждёт список вышедших за июнь материалов на английском языке. Все они написаны без лишнего академизма, содержат примеры кода и ссылки на непустые репозитории. Большинство упомянутых технологий находятся в открытом доступе и не требуют сверхмощного железа для тестирования. Image GPT В Open AI решили, что раз модель-трансформер, которая обучалась на тексте, способна генерировать связные законченные предложения, то если модель обучить на последовательностях пикселей, она сможет генерировать дополненные изображения. Open AI демонстрируют, как качественная выборка и точная классификация изображений позволяет созданной модели конкурировать с лучшими сверточными моделями в условиях обучения без присмотра.  Face depixelizer Месяц назад нам предоставили возможность поиграть с инструментом, который с помощью модели машинного обучения делает из портретов прекрасный пиксель-арт. Это весело, но пока сложно представить широкую сферу применения этой технологии. А вот инструмент, который производит обратное действие, сразу же очень заинтересовал общественность. С помощью лицевого депикселизатора в теории можно будет устанавливать личность человека по видеозаписи с камер наружного наблюдения.  DeepFaceDrawing Если работы с пиксельными изображениями недостаточно, и нужно составить фотографию с портретом человека по примитивному наброску, то и для этого уже появился инструмент на основе DNN. По замыслу создателей нужны только общие начертания, а не профессиональные эскизы — модель далее сама восстановит лицо человека, которое будет совпадать с наброском. Система создана с использованиям фремворка Jittor, как обещают создатели, исходный код на Pytorch скоро тоже будет добавлен в репозиторий проекта.  PIFuHD С реконструкциями лиц разобрались, что насчет остального тела? Благодаря развитию DNN, стало возможным 3D-моделирование фигуры человека на основе двухмерного фото. Основное ограничение было связано с тем, что точные прогнозы требуют анализировать широкий контекст и исходные данные в высоком разрешении. Многоуровневая архитектура модели и способность к сквозному обучению помогут решить эту проблему. На первом уровне для экономии ресурсов изображение анализируется целиком в низком разрешении. После этого формируется контекст, и на более детальном уровне модель оценивает геометрию, анализируя изображение с высоким разрешением.  RepNet Многие вещи, которые нас окружают, состоят из циклов разной периодичности. Часто для того, чтобы понять суть явления, нужно проанализировать информацию о его повторяющихся проявлениях. С учетом возможностей видеосъемки зафиксировать повторения уже давно не сложно, проблема заключалась в их подсчете. Способ покадрового сравнения плотности пикселей в кадре часто не подходил из-за тряски камеры, или загораживания объектами, а также резкой разницей в масштабе и форме при приближении и отдалении. Теперь эту проблему решает модель, разработанная Google. Она определяет повторяющиеся действия на видео, в том числе и те, которые не использовались при обучении. В результате модель возвращает данные о периодичности повторяющихся действий, распознанных на видео. Колаб уже доступен.  SPICE model Раньше чтобы определить высоту тона, приходилось полагаться на созданные вручную сложные алгоритмы обработки сигналов. Самая большая сложность заключалось в том, чтобы отделить изучаемый звук от фонового шума или звука аккомпонимирующих инструментов. Теперь для этой задачи доступна предобученная модель, которая определяет высокие и низкие частоты. Модель доступна для использования в вебе и на мобильных устройствах. Детектор социального дистанцирования Кейс создания программы, с помощью которой можно следить, соблюдают ли люди социальное дистанцирование. Автор подробно рассказывает, как выбрал предобученную модель, как справился с задачей распознавания людей, и как с помощью OpenCV преобразовал изображение в ортографическую проекцию, чтобы высчитывать расстояние между людьми. Также можно подробно ознакомиться с исходным кодом проекта.  Распознавание типовых документов На сегодняшний день существуют тысячи вариаций самых распространенных шаблонных документов вроде квитанций, счетов и чеков. Существующие автоматизированные системы, которые рассчитаны на работу с очень ограниченным типом шаблонов. Google предлагает использовать для этого машинное обучение. В статье рассматривается архитектура модели и результаты полученных данных. Вскоре инструмент станет частью сервиса Document AI. Как создать масштабируемый пайплайн разработки и деплоя алгоритмов машинного обучения для бесконтактного ритейла Израильский стартап Trigo делится опытом применения машинного обучения и компьютерного зрения для take-and-go ритейла. Компания является поставщиком системы, которая позволяет магазинам работать без кассы. Авторы рассказывают какие задачи перед ними стояли и объясняют, почему выбрали PyTorch в качестве фреймворка для машинного обучения, а Allegro AI Trains для инфраструктуры и как им удалось наладить процесс разработки. На этом все, спасибо за внимание! =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Машинное обучение ), #_iskusstvennyj_intellekt ( Искусственный интеллект ), #_tensorflow |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 20:50
Часовой пояс: UTC + 5