Ученые Пермского Политеха улучшили обнаружение объектов нейронными сетями
Пожалуй, самая популярная и перспективная задача нейросетей — технологии распознавания образов. Они либо по отдельности, либо в интегрированном виде используются в таких сферах, как безопасность и наблюдение, сканирование и создание изображений, маркетинг и реклама, дополненная реальность и поиск изображений. Обучение — очень важная часть создания этой технологии. Слишком маленькое или наоборот большое количество данных в нейросети приводит к некорректной работе. Порой даже оптимальный размер данных может привести к плохим результатам, если объекты, по которым обучалась программа будут захвачены с одного ракурса или находятся на одном фоне. Сегодня специалистам приходится определять границы изучаемых объектов вручную в специальных программах. Этот процесс очень длительный и трудоемкий. Ученые Пермского Политеха создали программу с генератором случайных синтетических изображений, которая позволит обучать нейросеть быстрее.
Исследование опубликовано в сборнике International Conference on Applied Innovations in IT (ICAIIT). Чтобы облегчить работу IT-специалистам, которые обычно вручную создают фотографии для обучения нейросети, политехники разработали программу, которая генерирует синтетические картинки, комбинируя между собой изображения реального объекта с использованием 3D-камеры, натуралистичный фон и некоторые шумовые эффекты — помехи или предметы окружающей среды.
Например, для создания набора картинок с уличным фонарем программа дополнительно использовала ветви деревьев, которые частично закрывают светильник, а также дождь, слабую освещенность, дефекты камеры. Эти шумовые эффекты делают результирующее изображение более реалистичным. Качество обучения зависит от того, насколько равномерно перемешиваются данные и насколько разнообразные картинки получаются.
«Тестируя программу, мы постарались провести как можно больше экспериментов, чтобы получить максимально широкий обзор влияния синтетических данных на производительность нейронной сети. В испытании использовались наборы данных по 1000 и 2000 искусственных картинок. После чего мы заметили, что такое обучение дает низкое качество распознавания. По этой причине мы решили обучать нейросеть, смешивая синтетические данные с настоящими фотографиям», — сообщил доцент кафедры микропроцессорных средств автоматизации Леонид Мыльников.
«Наборы изображений по тематике на основе синтетических данных с небольшим количеством реальных фотографий улучшило качество обнаружения объекта нейросетью. Это решает проблему создания больших баз данных, необходимых для обучения сетей и значительно упрощает работу специалистов из ИТ сферы. Технология может применима и к движущимся изображениям», — рассказал аспирант кафедры «Информационные технологии и автоматизированные системы» Павел Сливницин.
В настоящее время политехники занимаются получением еще более реалистичных изображений, например, содержащих такие элементы, как эффекты коррозии и деформации изучаемого нейросетью объекта. Это будет способствовать дальнейшему улучшению качества обнаружения.
Telegram 
Дзен 
VK Ученые РТУ МИРЭА и Сибирского федерального университета создали программный комплекс, который анализирует учебные планы вузов быстрее секунды и находит в них слабые места. Большинство учебных планов содержат скрытые противоречия, дублирования и неочевидные перекосы в подготовке специалистов. Это важно, потому что от качества учебного плана напрямую зависит, какие реальные навыки получат студенты и насколько они будут востребованы работодателями.
Около четырех миллиардов лет назад Солнечная система пребывала в хаосе: гигантские планеты сближались, меняли орбиты и выбрасывали своих соседей в межзвездное пространство. Хотя шансы на «выживание» лун Юпитера и Урана в этот период были крайне малы, астрономы показали, что их судьба может хранить следы древней катастрофы с участием «потерянной» планеты.
В популярной литературе сверхмассивные черные дыры чаще всего представляют как разрушители звезд и планет. Авторы новой работы попробовали рассчитать, что на самом деле происходит в окрестностях таких объектов и пришли к противоположному выводу.
Вначале Reuters опубликовал статью о взаимоотношениях SpaceX и Пентагона, которую миллиардер --- традиционно для его отношений с этим изданием — назвал фейком. Опровергая ее тезисы, он обнародовал информацию, не представленную ранее публично.
Исследователи опросили более 60 тысяч испытуемых из разных стран и выяснили: чем больше человек зациклен на себе, тем холоднее он к своему партнеру. Правда, снижение накала страстей не всегда плохо, у этого есть и положительные стороны.
Провинция Цзянсу была процветающим центром медицинской практики в Китае во времена династии Мин (1368-1644 годы нашей эры). Микроскопический анализ крошечных частиц на поверхности хирургических ножниц и пинцета из гробницы китайского врача помог выявить следы вещества, получаемого из ядовитого растения, которое, по мнению исследователей, применялось как местная анестезия во время операций.
В высокогорных районах Гималаев появился новый хищник. Он не боится людей, возглавляет стаи собак и все чаще заходит в деревни. Местные жители называют его «кхипшанг». Речь идет о гибриде гималайского волка и бродячей собаки. Ученые опасаются, что этот зверь изменит хрупкий баланс местной дикой природы и в скором времени станет весьма опасным для человека.
В доколумбовых Андах принадлежность к правящему роду определяла доступ к земле, торговле и статусу, поэтому удержать все внутри семьи было вопросом выживания. Ученые выяснили, что элиты долины Чинча решали эту задачу самым прямым способом — заключая браки между родственниками на протяжении как минимум двух поколений.
При совпадении нескольких условий наши глаза способны улавливать излучение в ближнем инфракрасном спектре. Тогда сетчатка начинает работать как нелинейный фотодетектор.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно