Компьютерное зрение - История изменений

Maintenance script: rollbackEdits.php mass rollback

2022-09-04T16:27:52Z

rollbackEdits.php mass rollback

91.212.153.123 в 04:48, 1 сентября 2022

2022-09-01T04:48:22Z

77.234.203.52: Добавил точки в конце предложений

2020-11-28T13:31:27Z

Добавил точки в конце предложений

77.234.203.52: /* Распознавание объектов */ Добавлена точка в конце предложения

2020-11-28T13:30:07Z

‎Распознавание объектов: Добавлена точка в конце предложения

PruStephan в 22:25, 22 марта 2020

2020-03-22T22:25:05Z

PruStephan в 19:52, 22 марта 2020

2020-03-22T19:52:56Z

PruStephan: sta

2020-03-22T19:16:41Z

sta

94.19.127.38 в 12:13, 21 марта 2020

2020-03-21T12:13:55Z

45.56.197.43 в 08:30, 21 марта 2020

2020-03-21T08:30:29Z

45.56.197.43 в 08:28, 21 марта 2020

2020-03-21T08:28:55Z

← Предыдущая		Версия 16:27, 4 сентября 2022
Строка 1:		Строка 1:
−	~~{\| 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].
−	\|}
−
	'''Компьютерное зрение''' {{---}} это научное направление в области искусственного интеллекта и связанные с ним технологии получения изображений объектов реального мира, их обработки и использования полученных данных для решения разного рода прикладных задач без участия (полного или частичного) человека.		'''Компьютерное зрение''' {{---}} это научное направление в области искусственного интеллекта и связанные с ним технологии получения изображений объектов реального мира, их обработки и использования полученных данных для решения разного рода прикладных задач без участия (полного или частичного) человека.

← Предыдущая		Версия 04:48, 1 сентября 2022
Строка 1:		Строка 1:
		+	{\| 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].
		+	\|}
		+
	'''Компьютерное зрение''' {{---}} это научное направление в области искусственного интеллекта и связанные с ним технологии получения изображений объектов реального мира, их обработки и использования полученных данных для решения разного рода прикладных задач без участия (полного или частичного) человека.		'''Компьютерное зрение''' {{---}} это научное направление в области искусственного интеллекта и связанные с ним технологии получения изображений объектов реального мира, их обработки и использования полученных данных для решения разного рода прикладных задач без участия (полного или частичного) человека.

@@ Строка 3: / Строка 3: @@
 =Задачи компьютерного зрения=
-Все задачи компьютерного зрения сводятся к анализу изображения или видеопотока(По сути представляющего из себя набор сменяющихся изображений), на котором требуется прежде всего выделить фрагмент, содержащий необходимую информацию. Для выделения обычно используют или прямоугольную область, которая ограничивает исходный фрагмент, или просто выделяют пиксели принадлежащие ему
+Все задачи компьютерного зрения сводятся к анализу изображения или видеопотока(По сути представляющего из себя набор сменяющихся изображений), на котором требуется прежде всего выделить фрагмент, содержащий необходимую информацию. Для выделения обычно используют или прямоугольную область, которая ограничивает исходный фрагмент, или просто выделяют пиксели принадлежащие ему.
 ==Идентификация==
-Задача идентификации состоит в том, чтобы классифицировать изображение целиком. Для этого на изображении выделяются ключевые области и по ним происходит классификация, например с помощью решающих деревьев, или [[Сверточные нейронные сети |сверточных нейронных сетей]]
+Задача идентификации состоит в том, чтобы классифицировать изображение целиком. Для этого на изображении выделяются ключевые области и по ним происходит классификация, например с помощью решающих деревьев, или [[Сверточные нейронные сети |сверточных нейронных сетей]].
 ==Распознавание объектов==
@@ Строка 35: / Строка 35: @@
 ==Анализ видео==
-Так как видео представляет из себя набор изображений, одинакового размера, обычно сделанных через разные интервалы времени, то для него применимы все те задачи, которые были описаны ранее. Также появляются такие задачи как предсказание движения, заключающееся в том, чтобы по набору кадров предсказать положение объекта в следующих кадрах, или более общая задача ситуационный осведомленности(англ. Situation Awarness), заключающаяся в том, чтобы для каждого объекта в видео уметь определить его положение и статус на всех кадрах видео
+Так как видео представляет из себя набор изображений, одинакового размера, обычно сделанных через разные интервалы времени, то для него применимы все те задачи, которые были описаны ранее. Также появляются такие задачи как предсказание движения, заключающееся в том, чтобы по набору кадров предсказать положение объекта в следующих кадрах, или более общая задача ситуационный осведомленности(англ. Situation Awarness), заключающаяся в том, чтобы для каждого объекта в видео уметь определить его положение и статус на всех кадрах видео.
 =Примечания=

@@ Строка 12: / Строка 12: @@
 [[Файл:Object_detection.jpeg|600px|thumb|centre|Источник: [https://habr.com/ru/post/463991/]]]
-Самым простым методом детекции объектов является метод скользящего окна методом R-CNN(англ. ''Regions with Convulational Neural Network'' - Выделение регионов с помощью свертоных сетей), при котором мы проходимся некоторым окном фиксированного размера по каждому кусочку картинки, и применяем к нему простой классификатор, обученный распознавать заранее определенный набор объектов. Модификации этого метода, такие как Faster R-CNN применяются до сих пор
+Самым простым методом детекции объектов является метод скользящего окна методом R-CNN(англ. ''Regions with Convulational Neural Network'' - Выделение регионов с помощью свертоных сетей), при котором мы проходимся некоторым окном фиксированного размера по каждому кусочку картинки, и применяем к нему простой классификатор, обученный распознавать заранее определенный набор объектов. Модификации этого метода, такие как Faster R-CNN применяются до сих пор.
 ==Сегментация изображений==

@@ Строка 12: / Строка 12: @@
 [[Файл:Object_detection.jpeg|600px|thumb|centre|Источник: [https://habr.com/ru/post/463991/]]]
-Самым простым методом детекции объектов является метод скользящего окна методом R-CNN(англ. ''Regions with Convulational Neural Network'' - Выделение регионов с помощью свертоных сетей), при котором мы проходимся некоторым окном фиксированного размера по каждому кусочку картинки, и применяем к нему простой классификатор, обученный распознавать заранее определенный набор объектов. Модификации этого метода, такие как [[Faster R-CNN | Faster R-CNN]] применяются до сих пор
+Самым простым методом детекции объектов является метод скользящего окна методом R-CNN(англ. ''Regions with Convulational Neural Network'' - Выделение регионов с помощью свертоных сетей), при котором мы проходимся некоторым окном фиксированного размера по каждому кусочку картинки, и применяем к нему простой классификатор, обученный распознавать заранее определенный набор объектов. Модификации этого метода, такие как Faster R-CNN применяются до сих пор
-==[[Сегментация изображений | Сегментация изображения]]==
+==Сегментация изображений==
-Задача похожая на детекцию объектов, но в отличие от нее требуется не окружить найденные объекты рамками, а выделить пиксели, которые этот объект составляют. Сегментация применяется во многих областях, например, в производстве для индикации дефектов при сборке деталей, в медицине для первичной обработки снимков, также для составления карт местности по снимкам со спутников. Самый простой алгоритм сегментации – WaterShed, заключающийся в разделении на куски функции от координат пикселей, начиная с минимумов этой функции. Также для сегментации применяют алгоритм U-Net, представляющий из себя нексколько слоев сверточной сети, которые различаются по размеру.
+{{main|Сегментация изображений}}
-[[Файл:WaterShed.jpg|600px|thumb|centre|Результат сегментации изображдения алгоритмом WaterShed. Источник: Статья на хабре[https://habr.com/ru/company/intel/blog/266347/]]]
+[[Файл:Segmentation.png|600px|thumb|centre|Типичные примеры изображений, обработанных алгоритмами сегментации]]
-==Оценка положения(Pose Estimation)==
+==Оценка положения==
-Задача, в некотором роде продолжающая задачу сегментации. Заключается в выделении некоторого каркаса объекта (например скелета, если речь идет о людях) и определении положения этого каркаса на изображении. Этот скелет может быть использован в последствии например для предсказания направления движения. В зависимости от количества рассматриваемых объектов различают ''single-person'' и ''multi-person'' pose estimation. Различие состоит в том, что во втором случае необходимо также учитывать, что объекты могут накладываться друг на друга. Для выполнения этой задачи сначала обрезается фон, оставляя только изображения непосредственно объектов, а затем для каждого из объектов с помощью сверточных нейронных сетей выделяются области суставов, которые затем соединяются.
+Задача оценки положения объекта(англ. Pose Estimation), в некотором роде продолжающая задачу сегментации. Заключается в выделении некоторого каркаса объекта (например скелета, если речь идет о людях) и определении положения этого каркаса на изображении. Этот скелет может быть использован в последствии например для предсказания направления движения. В зависимости от количества рассматриваемых объектов различают одиночную оценку положения(англ. Single-person pose estimation) и множественную(англ. Multi-person pose estimation). Различие состоит в том, что во втором случае необходимо также учитывать, что объекты могут накладываться друг на друга. Для выполнения этой задачи сначала обрезается фон, оставляя только изображения непосредственно объектов, а затем для каждого из объектов с помощью сверточных нейронных сетей выделяются области суставов, которые затем соединяются.
 [[Файл: pose_Estimation.png|600px|thumb|centre|Пример применения алгоритмов pose_estimation к изображению. Источник: [https://nanonets.com/blog/human-pose-estimation-2d-guide/]]]
@@ Строка 29: / Строка 30: @@
 ==Генерация объектов==
-Задача состоит в том, чтобы по известному набору объектов научится создавать похожие объекты, но при этом не совпадающие ни с одним из тестовых. Например создавать анимационных персонажей в стилистике мультфильма, нарисовав руками только пару из них. Для этого применяют такие архитектуры как [[Generative Adversarial Nets (GAN) | GAN]](англ. ''Generative adversarial network'' - генеративно состязательная сеть), при которой сеть делится на две, одна из которых стремится создать объект, а вторая его отбраковать, или [[Вариационный автокодировщик|вариационный автокодировщик]], обучающийся на плотностях вероятностей исходных данных
+Задача состоит в том, чтобы по известному набору объектов научится создавать похожие объекты, но при этом не совпадающие ни с одним из тестовых. Например создавать анимационных персонажей в стилистике мультфильма, нарисовав руками только пару из них. Для этого применяют такие архитектуры как [[Generative Adversarial Nets (GAN)|генеративно состязательные сети]](англ. ''Generative adversarial network''), при которой сеть делится на две, одна из которых стремится создать объект, а вторая его отбраковать, или [[Вариационный автокодировщик|вариационный автокодировщик]], обучающийся на плотностях вероятностей исходных данных
 с целью создать объект похожий на исходный, но не совпадающий с ним.
-[[Файл:GAN.jpeg|600px|thumb|centre|Пример генерации изображения методом GAN. Источник: [https://medium.com/@jonathan_hui/gan-some-cool-applications-of-gans-4c9ecca35900]]]
+[[Файл:GAN1.jpeg|600px|thumb|centre|Пример генерации изображения методом GAN. Источник: [https://medium.com/@jonathan_hui/gan-some-cool-applications-of-gans-4c9ecca35900]]]
 =Примечания=
 =См. Также=
 #[[Вариационный автокодировщик | Вариационный автокодировщик]]

@@ Строка 10: / Строка 10: @@
 ==Распознавание объектов==
 Задача состоит в том, чтобы по изображению суметь выделить на нем некоторый набор объектов. Пока задача не решена в общем случае – алгоритм не может классифицировать случайные объекты на изображении. Однако способен распознавать заранее заученный набор объектов с достаточно высокой точностью.
-Самым простым методом детекции объектов является метод скользящего окна методом R-CNN(англ. '''Regions with Convulational Neural Network''' - Выделение регионов с помощью свертоных сетей), при котором мы проходимся некоторым окном фиксированного размера по каждому кусочку картинки, и применяем к нему простой классификатор, обученный распознавать заранее определенный набор объектов. Модификации этого метода, такие как [[Faster R-CNN | Faster R-CNN]] применяются до сих пор
+Самым простым методом детекции объектов является метод скользящего окна методом R-CNN(англ. ''Regions with Convulational Neural Network'' - Выделение регионов с помощью свертоных сетей), при котором мы проходимся некоторым окном фиксированного размера по каждому кусочку картинки, и применяем к нему простой классификатор, обученный распознавать заранее определенный набор объектов. Модификации этого метода, такие как [[Faster R-CNN | Faster R-CNN]] применяются до сих пор
 ==[[Сегментация изображений | Сегментация изображения]]==
 Задача похожая на детекцию объектов, но в отличие от нее требуется не окружить найденные объекты рамками, а выделить пиксели, которые этот объект составляют. Сегментация применяется во многих областях, например, в производстве для индикации дефектов при сборке деталей, в медицине для первичной обработки снимков, также для составления карт местности по снимкам со спутников. Самый простой алгоритм сегментации – WaterShed, заключающийся в разделении на куски функции от координат пикселей, начиная с минимумов этой функции. Также для сегментации применяют алгоритм U-Net, представляющий из себя нексколько слоев сверточной сети, которые различаются по размеру.
 ==Оценка положения(Pose Estimation)==
 Задача, в некотором роде продолжающая задачу сегментации. Заключается в выделении некоторого каркаса объекта (например скелета, если речь идет о людях) и определении положения этого каркаса на изображении. Этот скелет может быть использован в последствии например для предсказания направления движения. В зависимости от количества рассматриваемых объектов различают ''single-person'' и ''multi-person'' pose estimation. Различие состоит в том, что во втором случае необходимо также учитывать, что объекты могут накладываться друг на друга. Для выполнения этой задачи сначала обрезается фон, оставляя только изображения непосредственно объектов, а затем для каждого из объектов с помощью сверточных нейронных сетей выделяются области суставов, которые затем соединяются.
 ==Распознавание текста==
 Одна из ключевых задач компьютерного зрения. Сначала с помощью алгоритмов детекции выделяется область в которой текст написан, затем производится непосредственно распознавание текста например с помощью алгоритмов сегментации. При этом задачи распознавания текста написанного на листе бумаги, и распознавания текста написанного где-то на изображении (“in the wild”), например текст на дорожном знаке, номер машины и т. д., сильно различаются, в силу наличия в последнем случае помех,  которые мешают выделить конкретные буквы. В этом случае может помочь, например обучение предсказания буквы по остальным буквам в слове.
 ==Генерация объектов==
-Задача состоит в том, чтобы по известному набору объектов научится создавать похожие объекты, но при этом не совпадающие ни с одним из тестовых. Например создавать анимационных персонажей в стилистике мультфильма, нарисовав руками только пару из них. Для этого применяют такие архитектуры как [[Generative Adversarial Nets (GAN) | GAN]](англ. '''Generative adversarial network''' - генеративно состязательная сеть), при которой сеть делится на две, одна из которых стремится создать объект, а вторая его отбраковать, или [[Вариационный автокодировщик|вариационный автокодировщик]], обучающийся на плотностях вероятностей исходных данных.
+Задача состоит в том, чтобы по известному набору объектов научится создавать похожие объекты, но при этом не совпадающие ни с одним из тестовых. Например создавать анимационных персонажей в стилистике мультфильма, нарисовав руками только пару из них. Для этого применяют такие архитектуры как [[Generative Adversarial Nets (GAN) | GAN]](англ. ''Generative adversarial network'' - генеративно состязательная сеть), при которой сеть делится на две, одна из которых стремится создать объект, а вторая его отбраковать, или [[Вариационный автокодировщик|вариационный автокодировщик]], обучающийся на плотностях вероятностей исходных данных
 =Примечания=
@@ Строка 34: / Строка 42: @@
 #[https://www.fritz.ai/pose-estimation/] - Статья Pose Estimation
 #[https://habr.com/ru/post/274725/] - Статья на Хабре, краткий обзор задач компьютерного зрения
 #[https://towardsdatascience.com/r-cnn-fast-r-cnn-faster-r-cnn-yolo-object-detection-algorithms-36d53571365e] - Про R-CNN, Faster R-CNN и YOLO
 #[https://ccis2k.org/iajit/PDF/vol.3,no.2/2-Nassir.pdf] - Про Watershed

@@ Строка 28: / Строка 28: @@
 #[https://nanonets.com/blog/human-pose-estimation-2d-guide/] - задача Pose Estimation
 #[https://habr.com/ru/post/274725/] - Статья на Хабре, краткий обзор задач компьютерного зрения
 [[Категория: Машинное обучение]]
 [[Категория: Компьютерное зрение]]

← Предыдущая		Версия 08:28, 21 марта 2020
Строка 23:		Строка 23:
	==Генерация объектов==		==Генерация объектов==
	Задача состоит в том, чтобы по известному набору объектов научится создавать похожие объекты, но при этом не совпадающие ни с одним из тестовых. Например создавать анимационных персонажей в стилистике мультфильма, нарисовав руками только пару из них. Для этого применяют такие архитектуры как [[Generative Adversarial Nets (GAN) \| GAN]], при которой сеть делится на две, одна из которых стремится создать объект, а вторая его отбраковать, или [[Вариационный автокодировщик\|вариационный автокодировщик]].		Задача состоит в том, чтобы по известному набору объектов научится создавать похожие объекты, но при этом не совпадающие ни с одним из тестовых. Например создавать анимационных персонажей в стилистике мультфильма, нарисовав руками только пару из них. Для этого применяют такие архитектуры как [[Generative Adversarial Nets (GAN) \| GAN]], при которой сеть делится на две, одна из которых стремится создать объект, а вторая его отбраковать, или [[Вариационный автокодировщик\|вариационный автокодировщик]].
		+
		+	=Примечания=
		+	=Ссылки=
		+	#[https://nanonets.com/blog/human-pose-estimation-2d-guide/] - задача Pose Estimation
		+	#[https://habr.com/ru/post/274725/] - Статья на Хабре, краткий обзор задач компьютерного зрения
		+
		+	[[Категория: Машинное обучение]]
		+
		+	[[Категория: Компьютерное зрение]]