• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
24.08.2018, 10:31
Редакция Naked Science
667

Инженеры MIT научили нейросеть качественно разделять объекты на фотографии

Технология позволяет заменять фон, предметы или их части, не оставляя артефактов.

giphy
©Wikipedia / Автор: Артем Фомин

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.

 

MITCSAIL

 

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.

 

Инженеры MIT научили нейросеть качественно разделять объекты на фотографии – иллюстрация к материалу на Naked Science

ACM Transactions on Graphics

 

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.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
10 января, 11:00
Игорь Байдов

На юге Африки ученые обнаружили коллекцию небольших каменных стрел. С виду — обычные артефакты древнего человека. Но современные технологии позволили выявить их смертельный секрет. Эти наконечники, которым почти 60 тысяч лет, сохранили следы яда. Авторы нового исследования пришли к выводу, что древние охотники стали использовать яды намного раньше, чем считала наука.

12 января, 10:04
Илья Гриднев

Биологи на примере птиц определили защитную функцию рыжего пигмента феомеланина, который ранее считали бесполезным и даже опасным из-за доказанной связи с развитием меланомы. Организм использовал его синтез для нейтрализации ядовитого избытка цистеина и выводил токсичные запасы серы в перья.

12 января, 15:39
Александр Березин

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.

10 января, 11:00
Игорь Байдов

На юге Африки ученые обнаружили коллекцию небольших каменных стрел. С виду — обычные артефакты древнего человека. Но современные технологии позволили выявить их смертельный секрет. Эти наконечники, которым почти 60 тысяч лет, сохранили следы яда. Авторы нового исследования пришли к выводу, что древние охотники стали использовать яды намного раньше, чем считала наука.

12 января, 15:39
Александр Березин

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.

12 января, 10:22
Игорь Байдов

В Олдувайском ущелье на севере Танзании ученые обнаружили скелет слона возрастом 1,78 миллиона лет, а рядом с ним — необычные для того времени каменные орудия. Авторы нового исследования полагают, что им удалось найти древнейшее место разделки гигантской добычи.

17.12.2025, 14:19
Игорь Байдов

На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.

23.12.2025, 10:51
Игорь Байдов

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.

2 января, 12:27
Адель Романова

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.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно