1632
правки
Изменения
м
{| class="wikitable" align="center" style="color: red; background-color: black; font-size: 56px; width: 800px;"
|+
|-align="center"
|'''НЕТ ВОЙНЕ'''
|-style="font-size: 16px;"
|
24 февраля 2022 года российское руководство во главе с Владимиром Путиным развязало агрессивную войну против Украины. В глазах всего мира это военное преступление совершено от лица всей страны, всех россиян.
Будучи гражданами Российской Федерации, мы против своей воли оказались ответственными за нарушение международного права, военное вторжение и массовую гибель людей. Чудовищность совершенного преступления не оставляет возможности промолчать или ограничиться пассивным несогласием.
Мы убеждены в абсолютной ценности человеческой жизни, в незыблемости прав и свобод личности. Режим Путина — угроза этим ценностям. Наша задача — обьединить все силы для сопротивления ей.
Эту войну начали не россияне, а обезумевший диктатор. И наш гражданский долг — сделать всё, чтобы её остановить.
''Антивоенный комитет России''
|-style="font-size: 16px;"
|Распространяйте правду о текущих событиях, оберегайте от пропаганды своих друзей и близких. Изменение общественного восприятия войны - ключ к её завершению.
|-style="font-size: 16px;"
|[https://meduza.io/ meduza.io], [https://www.youtube.com/c/popularpolitics/videos Популярная политика], [https://novayagazeta.ru/ Новая газета], [https://zona.media/ zona.media], [https://www.youtube.com/c/MackNack/videos Майкл Наки].
|}
Алгоритм TextSharpenerАлгоритм TextSharpener<ref name="TextSharpener"/>, разработанный по методологии SCRUM в Университете Исландии и основанный на [[Сверточные нейронные сети|свёрточной нейронной сети]], позволяет убирать размытие текста на изображениях (см. рисунок 1). Для подготовки набора данных, который подошёл для обучения такого алгоритма, хватило [https://github.com/gardarandri/TextSharpener/blob/master/generator/GenImages.py тривиального скрипта] на Python, генерирующего случайные прямоугольники и надписи на них, а затем размывавшего их, с помощью библиотеки PIL<ref name="PIL">Pillow — Pillow (PIL Fork) 8.1.0 Documentation — https://pillow.readthedocs.io/en/stable/ — Retrieved January 25, 2021</ref>.
rollbackEdits.php mass rollback
{{Определение
|definition='''Синтетические данные''' — это программно сгенерированные данные, используемые в бизнес-приложениях (в том числе в машинном обучении).
Одно из самых наглядных применений аугментации данных — алгоритмы восстановления изображений. Для работы таких алгоритмов исходный набор изображений расширяется их копиями, к которым применяются некие преобразования из фиксированного набора. На основе полученных изображений генерируется набор, в котором входными данными считаются полученные изображения, а целевыми — исходные. В самом деле, получить реальные данные для такой задачи — фотографию и её же искажённую копию — довольно затруднительно, а применение таких преобразований довольно легко автоматизируется. Таким образом, если исходные изображения достаточно хорошо описывали источник данных, то полученный набор данных можно применять для обучения алгоритма восстановления изображений, устраняющего применённые преобразования.
Также с помощью синтетических наборов данных можно упростить обучение алгоритмов [[Компьютерное зрение|компьютерного зрения]], решающих задачи [[Сегментация изображений|семантической сегментации]], [[Компьютерное зрение#Идентификация|поиска]] и [[Компьютерное зрение#Распознавание объектов|локализации]] объектов. В данном случае подходят наборы, в которых искомые объекты определённым образом наносятся на фоновое изображение. В частности, таким объектом может быть текст — тогда — тогда с помощью полученного набора может быть решена задача [[Распознавание текста на изображении|распознавания текста на изображении]].
Синтетические данные используются и для создания алгоритмов [[Реидентификация|реидентификации]]<sup>[на 25.01.21 не создан]</sup> — определения, действительно ли на двух изображениях один и тот же человек. Эти алгоритмы могут использоваться для нахождения людей на записях с камер, на пограничных пунктах и так далее. В этом случае реальные данные собрать довольно сложно, потому что требуется найти много фотографий одних и тех же людей в разных позах, с разных ракурсов и в разной одежде.
=== TextSharpener ===
[[Файл:Jefferson_Graham_on_Manhattan_Beach_Pier.jpeg|200px|thumb|left|Рисунок 2. Фотография, сделанная широкоугольной камерой<ref>https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Jefferson_Graham_on_Manhattan_Beach_Pier.jpg — Retrieved January 24, 2021</ref>.]]
С помощью двумерных аффинных преобразований сдвигается как фон, так и стулья — это позволяет эмулировать одновременно движение как стульев, так и «камеры». Авторы используют другой набор данных, MPI Sintel<ref name="sintel">Butler D. J., Wulff J., Stanley G. B., Black M.J. Anaturalistic open source movie for optical flow evaluation // ECCV, Part IV — Springer-Verlag, 2012 — с. 611–625</ref>, для получения информации об естественном распределении таких параметров, как начальные позиции объектов и параметры движения, и сохранении этого распределения.
[[Файл:Vc-clothes.png|400px|thumb|left|Рисунок 5. Пример данных набора VC-Clothes. В первой строке — фон— фон, в каждой из следующих — один и тот же человек в разной одежде<ref name="VC-Clothes">VC-Clothes — https://wanfb.github.io/dataset.html — Retrieved January 11, 2021</ref>.]]
=== VC-Clothes ===
Набор данных SynthText in the Wild<ref name="SynthText"/> разработан для обучения алгоритмов [[Распознавание текста на изображении|распознавания текста на изображении]]. Он берёт обычные изображения и накладывает на них неизогнутый текст из определённого набора (см. рисунок 6). Набор сопровождается подробной аннотацией: для каждого изображения указаны используемые фразы, а также координаты каждого слова и символа на изображении.
Чтобы полученный набор выглядел натурально, применяется следующий подход<ref name="SynthText-paper">Gupta A., Vedaldi A., Zisseman A. Synthetic Data for Text Localisation in Natural Images // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition — 2016</ref>. Сначала изображение делится на несколько областей в зависимости от значений соседних цветов и текстуры. Затем с помощью [[Сверточные нейронные сети|CNN]] строится карта глубины — определяется, какая точка ближе к камере, а какая дальше (см. рисунок 7). После этого можно по каждой области определить нормаль к поверхности. Алгоритм исключает из выбора неподходящие поверхности — очень маленькие, непропорциональные или ортогональные направлению съемки. Наконец, на основе цвета области выбирается цвет текста (и иногда — иногда — контура), случайным образом выбирается шрифт, после чего текст «накладывается» на «накладывается» на изображение с помощью геометрических трансформаций и преобразования Пуассона. Этот процесс повторяется несколько раз, чтобы наложить сразу несколько текстовых объектов на изображение.
{{wide image|Synthtext-Generation-Process.png|1100px|Рисунок 7. Процесс нанесения текста на изображение. Слева направо: исходное изображение; карта глубины (светлее — дальше); разбиение на поверхности; области для нанесения текста и случайно выбранный для них цвет; готовое изображение<ref name="SynthText-paper"/>.}}
