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.
В НИУ ВШЭ ускорили работу нейросети по распознаванию изображений
Профессор НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Андрей Савченко разработал алгоритм, работающий на 40 процентов быстрее аналогов. При этом потери в точности составили не более 0,5-1 процентов. Это позволит ускорить работу систем видеонаблюдения в режиме реального времени.
Результаты исследования опубликованы в журнале Information Sciences. Для распознавания изображений используются сверточные нейронные сети, которые представляют собой последовательность слоев. В каждом слое есть вход и выход. На вход первого слоя поступает цифровое описание изображения, которое преобразуется в другой набор чисел на выход.
Новое описание поступает на вход следующего слоя и так далее, до тех пор, пока в последнем слое не будет предсказан класс объекта, изображенного на снимке: например, человек, кошка или стул. Для этого нейросеть обучается на изображениях, класс которых заранее известен. Чем больше различных изображений каждого класса в наборе данных, тем точнее будет работать обученная сеть.
Если примеров мало, используется так называемый алгоритм дообучения (fine-tuning) нейросети. Сеть предварительно обучается распознавать изображения из похожего большого набора данных, решающего исходную задачу. Например, при обучении распознаванию лиц или их атрибутов (эмоции, пол, возраст) сеть предварительно обучают идентифицировать знаменитостей по их фотографиям.
Затем полученная нейросеть дообучается распознавать изображения из доступного небольшого набора данных, например, идентифицировать лица членов семьи или родственников в домашних системах видеонаблюдения. Чем больше глубина (число) слоев в нейронной сети, тем точнее она работает, то есть правильнее предсказывает тип объекта на изображении. Но с увеличением числа слоев нейросеть распознает объекты дольше.
Автору исследования, профессору НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде Андрею Савченко удалось до 40 процентов ускорить работу дообученных глубоких сверточных нейросетей произвольного вида, состоящих из 90-780 слоев, при этом контролируя потери в точности — не более 0,5-1 процента. Ученый опирался на статистические методы последовательного анализа и множественных сравнений (множественной проверки гипотез).
«Решение в задаче распознавания изображений принимает классификатор — специальный математический алгоритм, который получает на вход массив чисел (характерные признаки изображения), а на выходе выдает предсказание о том, к какому классу относится изображенный объект. Классификатор можно применять, подавая ему на вход выходы любого слоя нейронной сети. Для распознавания «простых» изображений классификатору достаточно проанализировать данные (выходы) из первых слоев нейронной сети.
Не нужно дальше терять время, если мы уже уверены в надежности принятого решения. Для «сложных» картинок первых слоев явно недостаточно — нужно переходить к следующим. Поэтому в нейронную сеть были добавлены классификаторы на несколько промежуточных слоев. Они в зависимости от сложности входного изображения решали, продолжать распознавание или завершить. Так как в такой процедуре важно контролировать ошибки, я применил теорию множественных сравнений: ввел много гипотез, на каком промежуточном слое остановиться, и последовательно проверял эти гипотезы», — объяснил Андрей Савченко.
Если уже первый классификатор выдавал решение, которое считалось процедурой множественной проверки гипотез надежным, алгоритм останавливался. Если же решение объявлялось не надежным, вычисления в нейросети продолжались до следующего промежуточного слоя, и проверка надежности повторялась.
Как отмечает ученый, наиболее точные решения получаются для выходов последних слоев нейронной сети. Выходы ранних слоев сети классифицируются намного быстрее, но чаще всего неточно. Поэтому необходимо все классификаторы одновременно обучить так, чтобы ускорить распознавание, при этом контролировать потерю в точности. Например, чтобы ошибка за счет более раннего останова оказывалась не более одного процента.
«Высокая точность важна всегда при распознавании изображений. Например, если решение в системах распознавания лиц принято неверно, то либо кто-то посторонний может получить доступ к конфиденциальной информации, либо наоборот пользователю будет многократно отказано в доступе, потому что нейросеть не смогла его правильно идентифицировать.
Скоростью иногда можно пожертвовать, но она имеет значение, например, в системах видеонаблюдения, где крайне желательно принимать решения в реальном времени, то есть не более 20-30 миллисекунд на один кадр. Чтобы распознать объект на видеокадре здесь и сейчас, очень важно действовать быстро, не теряя при этом точности», — подчеркнул профессор Савченко.
Telegram 
Дзен 
VK Согласно гипотезе о так называемой Еврогондване, в эпоху динозавров Европа, как часть северного суперконтинента Лавразия, еще не полностью отделилась от южного суперконтинента Гондвана и животные могли свободно мигрировать между Европой и Африкой. Однако новый анализ найденных в Венгрии костей первобытного крокодила показал, что его сходство с гондванскими видами обусловлено не близким родством, а схожим образом жизни.
Треть века назад Штаты и Мексика подписали Североамериканское соглашение о свободной торговле. Авторы новой научной работы показали, что это спровоцировало рост войн между бандами и подъем смертности среди молодых мужчин на десятки процентов — но только в тех зонах, которые были интересны картелям. Всего после подписания соглашения в Мексике было убито (оценка с учетом исчезнувших трупов) более 0,85 миллиона человек.
Новые данные показали, что удар зонда DART не только изменил орбитальный период небольшого спутника Диморфа вокруг его «родителя» Дидима, но и вызвал небольшое изменение движения всей бинарной системы вокруг Солнца. Эти результаты укрепляют уверенность ученых в том, что технология кинетического удара, при заблаговременном обнаружении опасного объекта, может помочь отклонить потенциально опасный астероид от столкновения с Землей.
Одна сторона сыплет более дорогими и сложными баллистическими ракетами, другая — относительно дешевыми крылатыми. Но при этом первая на порядок беднее второй. А что у них с технологическим уровнем для наземной войны, и почему, кстати, глава второй избегает даже самого этого слова? Попробуем разобраться в реальных возможностях военных машин сторон потенциально самого опасного конфликта 2026 года.
Российские ученые из МФТИ с коллегами из Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН и Института физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН разработали инновационный метод для расчета равновесного распределения несмешивающихся жидкостей в пористой среде. Результаты применения этого метода можно использовать в разработках по повышению нефтеотдачи и гидрологии, а также геологического СО2-хранения.
Запасы лития в России требуют переоценки и могут оказаться в разы выше, чем считалось до 2025 года. Об этом говорится в исследовании «Состояние ресурсной базы критически важных металлов и элементов для развития современных технологий», подготовленном учеными РГУ нефти и газа (НИУ) имени И.М. Губкина.
Астрономы недавно проанализировали базу данных о падающих на Землю объектах и пришли к выводу, что два из них прибыли из межзвездного пространства. Известна не только дата, но и место падения каждого из них.
В ноябре 2025 года при взлете российской ракеты с Байконура к МКС с существенной высоты упала кабина обслуживания 8У216. Поскольку в 2010-х годах из экономии средств у нас отказались от дублирования стартовых площадок, это создало ситуацию временной невозможности пилотируемых полетов. Теперь, всего через три месяца после происшествия, «Роскосмос» смог решить проблему, поставив запасную кабину обслуживания, найденную на складах Минобороны. Весенние пуски к МКС, запланированные ранее, теперь имеют шансы пройти в срок.
«Любить лишь можно только раз», — писал поэт Сергей Есенин, а герои культовых сериалов приходили к выводу, что «настоящая» влюбленность случается в жизни максимум дважды. Однако ни один из этих тезисов не подкреплен научными данными. Американские исследователи подошли к вопросу иначе: опросили более 10 тысяч человек и вывели среднее число сильных влюбленностей, возможных в течение жизни.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
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