Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за июнь 2020 | Блог Work Solutions
Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за июнь 2020
ГлавнаяБлогНейродайджестПодборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за июнь 2020
Нейродайджест06 июля 2020

Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за июнь 2020

Фотография автора
Артем СалютинCBDO

Здесь вас ждёт список вышедших за июнь материалов на английском языке. Все они написаны без лишнего академизма, содержат примеры кода и ссылки на непустые репозитории. Большинство упомянутых технологий находятся в открытом доступе и не требуют сверхмощного железа для тестирования.Image GPTВ Open AI решили, что раз модель-трансформер, которая обучалась на тексте, способна генерировать связные законченные предложения, то если модель обучить на последовательностях пикселей, она сможет генерировать дополненные изображения. Open AI демонстрируют, как качественная выборка и точная классификация изображений позволяет созданной модели конкурировать с лучшими сверточными моделями в условиях обучения без присмотра.

Изображение статьи

Face depixelizer

Месяц назад нам предоставили возможность поиграть с инструментом, который с помощью модели машинного обучения делает из портретов прекрасный пиксель-арт. Это весело, но пока сложно представить широкую сферу применения этой технологии. А вот инструмент, который производит обратное действие, сразу же очень заинтересовал общественность. С помощью лицевого депикселизатора в теории можно будет устанавливать личность человека по видеозаписи с камер наружного наблюдения.

Изображение статьи

DeepFaceDrawing

Если работы с пиксельными изображениями недостаточно, и нужно составить фотографию с портретом человека по примитивному наброску, то и для этого уже появился инструмент на основе DNN. По замыслу создателей нужны только общие начертания, а не профессиональные эскизы — модель далее сама восстановит лицо человека, которое будет совпадать с наброском. Система создана с использованиям фремворка Jittor, как обещают создатели, исходный код на Pytorch скоро тоже будет добавлен в репозиторий проекта.

Изображение статьи

PIFuHD

С реконструкциями лиц разобрались, что насчет остального тела? Благодаря развитию DNN, стало возможным 3D-моделирование фигуры человека на основе двухмерного фото. Основное ограничение было связано с тем, что точные прогнозы требуют анализировать широкий контекст и исходные данные в высоком разрешении. Многоуровневая архитектура модели и способность к сквозному обучению помогут решить эту проблему. На первом уровне для экономии ресурсов изображение анализируется целиком в низком разрешении. После этого формируется контекст, и на более детальном уровне модель оценивает геометрию, анализируя изображение с высоким разрешением.

Изображение статьи

RepNet

Многие вещи, которые нас окружают, состоят из циклов разной периодичности. Часто для того, чтобы понять суть явления, нужно проанализировать информацию о его повторяющихся проявлениях. С учетом возможностей видеосъемки зафиксировать повторения уже давно не сложно, проблема заключалась в их подсчете. Способ покадрового сравнения плотности пикселей в кадре часто не подходил из-за тряски камеры, или загораживания объектами, а также резкой разницей в масштабе и форме при приближении и отдалении. Теперь эту проблему решает модель, разработанная Google. Она определяет повторяющиеся действия на видео, в том числе и те, которые не использовались при обучении. В результате модель возвращает данные о периодичности повторяющихся действий, распознанных на видео. Колаб уже доступен.

Изображение статьи

SPICE model

Раньше чтобы определить высоту тона, приходилось полагаться на созданные вручную сложные алгоритмы обработки сигналов. Самая большая сложность заключалось в том, чтобы отделить изучаемый звук от фонового шума или звука аккомпонимирующих инструментов. Теперь для этой задачи доступна предобученная модель, которая определяет высокие и низкие частоты. Модель доступна для использования в вебе и на мобильных устройствах.

Детектор социального дистанцирования

Кейс создания программы, с помощью которой можно следить, соблюдают ли люди социальное дистанцирование. Автор подробно рассказывает, как выбрал предобученную модель, как справился с задачей распознавания людей, и как с помощью OpenCV преобразовал изображение в ортографическую проекцию, чтобы высчитывать расстояние между людьми. Также можно подробно ознакомиться с исходным кодом проекта.

Изображение статьи

Распознавание типовых документов

На сегодняшний день существуют тысячи вариаций самых распространенных шаблонных документов вроде квитанций, счетов и чеков. Существующие автоматизированные системы, которые рассчитаны на работу с очень ограниченным типом шаблонов. Google предлагает использовать для этого машинное обучение. В статье рассматривается архитектура модели и результаты полученных данных. Вскоре инструмент станет частью сервиса Document AI.

Как создать масштабируемый пайплайн разработки и деплоя алгоритмов машинного обучения для бесконтактного ритейла

Израильский стартап Trigo делится опытом применения машинного обучения и компьютерного зрения для take-and-go ритейла. Компания является поставщиком системы, которая позволяет магазинам работать без кассы. Авторы рассказывают какие задачи перед ними стояли и объясняют, почему выбрали PyTorch в качестве фреймворка для машинного обучения, а Allegro AI Trains для инфраструктуры и как им удалось наладить процесс разработки.

На этом все, спасибо за внимание!

173
7

Другие статьи

Ко всем статьям
Фоновое изображение: четверть круга закрыват часть круга

Интересные статьи и кейсы
от Work Solutions

Нажимая кнопку «Подписаться», я даю согласие на обработку персональных данных

Спасибо за подписку!

Фоновое изображение: верхний полукруг