Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Новый алгоритм научит весы и кассы самообслуживания быстро распознавать товары
Коллектив ученых из Сколтеха и других организаций предложил новый быстрый способ распознавания товаров на развес в магазине. В отличие от существующих систем, новая разработка ускорит обучение нейронной сети, когда в магазин привезут новые виды товаров.
Исследование опубликовано в журнале IEEE Access. В магазинах продолжают внедрять технологии, которые помогают упростить работу персонала и ускорить процесс взвешивания товаров и их оплаты. В одних магазинах покупатели, запомнив код, сами взвешивают товар на весах в зале, а в других это делают кассиры, которые определяют сорт овощей или фруктов на вид или спрашивают об этом самого покупателя. На кассах самообслуживания со встроенными весами покупателю также нужно запоминать все коды, а проконтролировать, правильно ли покупатель взвешивает товар, сложно. Исследователи из Сколтеха предлагают упростить этот процесс с помощью системы компьютерного зрения.
По словам ученых, у существующих инструментов есть ряд недостатков: «Сложность в том, что в магазинах много визуально похожих сортов фруктов или овощей, часто появляются новые. Классические системы компьютерного зрения нужно переобучать каждый раз, когда появляется новый сорт. Это долго, поскольку нужно собирать много данных о нём, потом вручную размечать их», — объясняет первый автор работы, инженер-программист и аспирант Центра технологий искусственного интеллекта в Сколтехе Сергей Нестерук.
Разработанный подход PseudoAugment позволяет настраивать нейронную сеть для работы с новыми классами без длительного процесса сбора и разметки данных. Систему можно настроить даже до того, как новые сорта окажутся на полке магазина.
«Ящик с новым сортом можно поставить под камеру и сфотографировать. Далее, используя всего лишь несколько фотографий, алгоритм без ручной разметки извлекает отдельные объекты, потом мы аугментируем (дополняем) изображения, на основе которых можно дообучать нейронную сеть. Мы увидели, что при добавлении новых классов деградация качества распознавания гораздо меньше, чем при обучении без аугментации. Когда будет добавляться много классов, деградация качества всё равно начнётся, но систему можно переобучать всего раз в несколько недель. Самое главное, что она сможет работать сразу, как только в магазине появится новый продукт», — продолжает Сергей Нестерук.
Аугментация изображений подразумевает их дополнение синтезированными изображениями, то есть визуальную трансформацию исходных данных. К таким трансформациям относится, например, переворачивание изображений, изменение их яркости, добавление шума и так далее. С помощью аугментации повышается разнообразие данных, а сама модель становится более надежной. Работа, по словам ученых, вносит вклад в активное развитие датацентрического подхода, когда исследователи работают над улучшением данных и применяют их в уже готовых моделях. Сфера применения алгоритма не ограничивается супермаркетами. Его можно использовать для обучения распознавания однородных объектов, например, на конвейерах для сортировки семян или твердых бытовых отходов.
Множество ученых по всему миру объединились, чтобы составить и опубликовать всеобъемлющую дорожную карту разработки межатомных потенциалов машинного обучения в области материаловедения и инженерии. Они подробно описали, как машинное обучение должно привести к революции в нашем понимании в проектировании и открытии новых материалов, позволяя проводить компьютерное моделирование атомов.
Специалисты Института истории материальной культуры РАН ведут работы по созданию единого цифрового архива Старой Ладоги — древнейшего городского поселения на Северо-Западе России. В базу войдут оцифрованные материалы более чем за 100 лет археологических исследований: от рукописных отчетов экспедиций XX века до современных 3D-моделей раскопов.
Ученые СПбГУ предложили инновационный подход к синтезу виниловых соединений, значительно снизив количество отходов и риски, связанные с использованием ацетилена. Новый метод позволяет эффективно получать ценные химические соединения с минимальным воздействием на окружающую среду.
Ученые из Сколтеха исследовали разнообразие молекул, которые могут образовываться из атомов кислорода и углерода. Помимо широко известных углекислого и угарного газов, моделирование обнаружило две сотни экзотических, но относительно стабильных соединений этих двух элементов, многие из которых не были описаны ранее. Этот класс веществ представляет интерес для исследований космоса, аккумуляторных технологий, биохимии и — неожиданным образом — для разработки промышленной взрывчатки и ракетного топлива. Как оказалось, некоторые из открытых веществ при распаде будут высвобождать более 75 процентов взрывной энергии тротила.
Два ключевых события сыграли решающую роль в формировании генетического профиля современных европейских народов. Первое связано с приходом ранних фермеров из Анатолии примерно восемь тысяч лет назад, второе — масштабная миграция на запад носителей ямной степной культуры, начавшаяся пять тысяч лет назад. Однако ученые видят множество отличий от общей картины в разных регионах. В новой работе они проанализировали ДНК древних жителей самого северо-запада Европы и обнаружили более тесную связь с охотниками-собирателями, чем где бы то ни было.
В архивах английского поместья столетиями пылилась ничем не примечательная книга учета XVI века. Никто не подозревал, что внутри ее переплета скрываются фрагменты пергамента с историями, которые переписывали монахи семь веков назад. Тайна раскрылась, когда архивариус заметил странные символы на обложке. Так началось расследование, объединившее разных ученых. Исследователи три года пытались прочитать текст, не прикасаясь к нему. Теперь они представили результат своего труда — мир получил два ранее неизвестных эпизода о волшебнике Мерлине, короле Артуре и рыцаре Гавейне.
В двойственных, или обратимых, изображениях зритель может увидеть разные объекты в зависимости от того, на каких деталях концентрируется его внимание. Среди известных примеров таких рисунков — иллюзия «кролик-утка», сочетающая двух животных, и обратимая ваза (или ваза Рубина), которая может казаться двумя силуэтами лиц, если сосредоточиться на фоне. В соцсетях и популярных СМИ часто публикуют подобные картинки, утверждая, что по тому, какое изображение человек видит в первую очередь, можно судить о его личностных чертах и особенностях мышления. Двое психологов из Великобритании недавно проверили, так ли это на самом деле.
Когда пара расстается, многие люди продолжают испытывать чувства к своим бывшим. Если разрыв произошел по инициативе другой стороны и отношения длились много лет, полностью «забыть» еще недавно близкого человека может быть непросто. Существует мнение, что и после расставания привязанность к экс-партнерам в какой-то мере сохраняется. Впрочем, согласно другой точке зрения, со временем эта эмоциональная связь ослабевает и утрачивается. Разобраться, как происходит на самом деле и сколько времени может потребоваться на полный эмоциональный разрыв с бывшими возлюбленными, взялись психологи из Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне (США).
Масштабный анализ геномов показал, что вид Homo sapiens возник в результате смешения двух древних популяций. Они разделились полтора миллиона лет назад, а затем воссоединились до расселения по миру.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии