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.
Инженеры MIT научили нейросеть качественно разделять объекты на фотографии
Технология позволяет заменять фон, предметы или их части, не оставляя артефактов.
В рамках конференции SIGGRAPH 2018 студенты Массачусетского технологического института (MIT) и Швейцарской высшей технической школы Цюриха под руководством профессора Войцеха Матусика (Wojciech Matusik) показали алгоритм, способный выделять объекты изображения без ошибок и проводить между ними плавную границу. Новый метод они назвали Semantic Soft Segmentation.
В своей статье они ссылаются на несколько уже известных способов выделения объектов. Один из них — soft segmentation. Суть метода в том, что изображение разделяется на несколько сегментов, где каждый пиксель может принадлежать сразу нескольким сегментам. Авторы отмечают, что он полезен при изменении цветов, но не учитывает границы между объектами.
С другой стороны, метод, названный semantic segmentation, использует нейронную сеть для того, чтобы определять типы объектов и выделять их на фотографии. Разработчики не ставили цель создать систему, которая бы проводила разделение на основе классификации. Они объединили два перечисленных метода, но присвоили алгоритму способность выделять объекты, основываясь на границах между ними.
Система Semantic Soft Segmentation учитывает, что пиксели могут принадлежать одновременно двум объектам. Она присваивает каждому слой и анализирует уровень прозрачности в пограничных областях. Благодаря этому алгоритм может заменять не только фон, но и его части, не оставляя при этом визуальных шумов.
Несмотря на очевидный прогресс, разработчики выделяют существующие ограничения. Главное из них — время обработки. Для анализа изображения с разрешением 640×480 требуется три-четыре минуты. В последующем они собираются уменьшить этот показатель.
В июне британская компания DeepMind разработала нейронную сеть под названием Generative Query Network, которая способна представлять трехмерное окружение по одному двухмерному снимку.
Telegram 
Дзен 
VK Израильские специалисты выяснили, что для гарантированного выигрыша в онлайн-шахматах достаточно получить помощь специальной компьютерной программы всего в трех ключевых моментах игры. Этот метод настолько изощрен, что современные автоматические системы защиты могут пропустить его, списав гениальные ходы на внезапное озарение игрока. В мире, где ежедневно закрывают тысячи аккаунтов игроков в шахматы за нечестную игру, возникает новая, более сложная для обнаружения угроза — избирательное читерство.
Амфибии страдают от отдельных видов смертельно опасных заболеваний, среди которых выделяются грибковые инфекции. Ученые выяснили, что торговля лягушками из Бразилии, часто бывшими носителями местного вида грибка, привела к его глобальному распространению.
Повторное изучение окаменелости галлюцигении, впервые описанной в 1970-х годах, помогло палеонтологам больше узнать о рационе этого древнего существа. Ответ на вопрос о питании нашли не в ее останках, а на теле предполагаемой добычи.
Повторное изучение окаменелости галлюцигении, впервые описанной в 1970-х годах, помогло палеонтологам больше узнать о рационе этого древнего существа. Ответ на вопрос о питании нашли не в ее останках, а на теле предполагаемой добычи.
Амфибии страдают от отдельных видов смертельно опасных заболеваний, среди которых выделяются грибковые инфекции. Ученые выяснили, что торговля лягушками из Бразилии, часто бывшими носителями местного вида грибка, привела к его глобальному распространению.
Израильские специалисты выяснили, что для гарантированного выигрыша в онлайн-шахматах достаточно получить помощь специальной компьютерной программы всего в трех ключевых моментах игры. Этот метод настолько изощрен, что современные автоматические системы защиты могут пропустить его, списав гениальные ходы на внезапное озарение игрока. В мире, где ежедневно закрывают тысячи аккаунтов игроков в шахматы за нечестную игру, возникает новая, более сложная для обнаружения угроза — избирательное читерство.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Ученые задались вопросом: почему два расположенных по соседству спутника Юпитера такие разные, ведь на Ио повсеместно извергаются вулканы, а Европа полностью покрыта многокилометровой коркой льда. Есть версия, что Ио когда-то тоже была богата водой, но по итогам недавнего исследования это сочли неправдоподобным.
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
Последние комментарии