Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияЧлены союзаНовостиПресс-центрДокументыАрхивКонтакты
Новости / Нейросеть научили разпознавать зеркала на изображениях
Новости
7.10.2019

Нейросеть научили разпознавать зеркала на изображениях

Китайская нейросеть научилась распознавать зеркала на изображениях. Алгоритм работает благодаря тому, части изображения где есть зеркало и без него отличаются по цвету, текстуре и семантическим признакам. 

Обычно, при определении глубины на снимке, алгоритмы "видят" отражённые в зеркале объекты дальше, чем само зеркало. 
Для решения проблемы разработчики предлагают использовать алгоритмы распознавания зеркал, благодаря которым основной алгоритм мог бы игнорировать эту область на снимке. 




Разработчики из Городского университета Гонконга научили алгоритм распознавать зеркала на снимках, чтобы затем использовать на таких обработанных изображениях алгоритмы компьютерного зрения. Алгоритм содержит в себе две части. Сначала изображение подается на сверточную нейросеть для выделения признаков — операции, при которой алгоритм отсекает лишние данные из изображения и оставляет на нем ключевые данные, например, линии. Благодаря этому изображение уменьшается в размере и становится более простым для анализа, но информация об объектах на нем не теряется. После этого обработанное изображение подается на другую нейросеть, которая занимается анализом контраста на снимке, то есть определяет разницу в цвете, текстуре, а также семантике между областями изображения. Определяя границу между областями, где эти параметры сильно различаются между собой, алгоритм определяет положение зеркала и выделяет его на кадре.

Обе эти стадии работают по несколько раз, причем данные с каждого этапа выделения признаков отдаются как на следующий этап этой операции, так и сразу на нейросеть для анализа контраста:


Для обучения нейросети разработчики вручную собрали датасет, состоящий из 4018 пар снимков помещений с зеркалами: исходный снимок и снимок с выделенным зеркалом. 3063 пар изображений были отобраны для обучения, а оставшиеся 955 использовались для проверки обученного алгоритма. Сравнение с другими алгоритмами на этом датасете показало, что новый алгоритм работает гораздо стабильнее, выделяя зеркала практически так же, как они располагались в реальности:



На сегодняшний день нейросетям достаточно трудно определять глубину на снимке, если и камера и объекты в кадре одновременно двигаются. Разработчики из Google предложили решение этой задачи, причем помогли им в этом ролики, снятые в 2016 году в рамках флешмоба Mannequin Challenge.

Источник

17.10.2019Партнёры Отраслевого союза "Нейронет" провели уникальный эксперимент

Партнёры Отраслевого союза "Нейронет", компания Нейроботикс и лаборатория  МФТИ провели уникальный эксперимент, в котором научились воссоздавать изображения, которые человек видит в данный момент, на мониторе по электрической активности мозга

Подробнее
16.10.201924 октября в Москве состоится технологическая конференция «Человек и Машина»

Конференция «Человек и Машина»: как люди учат машины разговаривать и понимать смыслы

Подробнее
16.10.2019ПРОДЛЁН ПРИЕМ ЗАЯВОК ДЛЯ УЧАСТИЯ В КОНКУРСЕ «УМНИК-НТИ» ПО ТЕМАТИКАМ НЕЙРОНЕТ.

Вы можете принять участие в отборе проектов для грантовой поддержки по тематикам бынка "Нейронет". Принимаются проекты широкого круга тематик. В отборе могут принять участие представители всех регионов России.

 

Подробнее
16.10.2019Видеоролик о партнере Отраслевого союза "Нейронет" получил награду от телеканала "Наука"

Телеканал "Наука" подвёл итоги конкурса "Снимай науку". 

 

 

 

 

Подробнее
123242, г. Москва, Малый Конюшковский пер., д. 2, оф. 17