Обнаружение объектов
Обнаружение объектов с помощью нейронных сетей - это одна из ключевых технологий, которая находит свое применение в различных областях, от микромира до промышленности и повседневной жизни
Нас окружают объекты, которые может обнаруживать искусственный интеллект.
В медицине, например, нейронные сети могут использоваться для автоматического диагностирования заболеваний на основе медицинских изображений. Например, нейронная сеть может обнаруживать опухоли на рентгеновских снимках или на магнитно-резонансной томографии.
В автомобильной промышленности нейронные сети можно использовать для обнаружения и распознавания дорожных знаков, светофоров, других транспортных средств и пешеходов на дорогах. Это может значительно улучшить безопасность на дорогах, а также автономное управление автомобилями.
В банковской сфере обнаружение объектов с помощью нейронных сетей может быть использовано для защиты от мошеннических операций, а также для автоматического распознавания подлинности подписей клиентов.
В медицине, например, нейронные сети могут использоваться для автоматического диагностирования заболеваний на основе медицинских изображений. Например, нейронная сеть может обнаруживать опухоли на рентгеновских снимках или на магнитно-резонансной томографии.
В автомобильной промышленности нейронные сети можно использовать для обнаружения и распознавания дорожных знаков, светофоров, других транспортных средств и пешеходов на дорогах. Это может значительно улучшить безопасность на дорогах, а также автономное управление автомобилями.
В банковской сфере обнаружение объектов с помощью нейронных сетей может быть использовано для защиты от мошеннических операций, а также для автоматического распознавания подлинности подписей клиентов.
Технология
Технология обнаружения объектов с помощью нейронных сетей основана на обучении нейронной сети распознавать объекты на изображениях. Для этого требуется большое количество размеченных данных, на которых можно обучить нейронную сеть. Мы используем сотни, тысячи или десятки тысяч изображений, чтобы научить нейронную сеть различать объекты.
После обучения нейронная сеть может обнаруживать объекты на новых изображениях, даже если они отличаются от тех, на которых была проведена обучение.
В целом, обнаружение объектов с помощью нейронных сетей имеет большой потенциал во многих областях и может значительно улучшить качество и безопасность жизни людей.
После обучения нейронная сеть может обнаруживать объекты на новых изображениях, даже если они отличаются от тех, на которых была проведена обучение.
В целом, обнаружение объектов с помощью нейронных сетей имеет большой потенциал во многих областях и может значительно улучшить качество и безопасность жизни людей.
В качестве примера можно привести кейс реализованного нами поискового движка на основе нейронных сетей
Команде была поставлена задача реализовать API со следующим функционалом:
Дополнительным функционалом является возможность производить поиск объекта без фона, отделение объекта также производится с помощью отдельной нейронной сети.
- Управление пользователями API (создание, редактирование, удаление)
- Управление хранилищами изображений (создание, редактирование, удаление)
- Управление изображениями (создание, редактирование, удаление). Сохранение изображений в определенное хранилище.
- Поиск изображений со следующими задаваемыми пользователем параметрами:
- Количество похожих изображений
- Максимальная дистанция между искомыми изображениями
Дополнительным функционалом является возможность производить поиск объекта без фона, отделение объекта также производится с помощью отдельной нейронной сети.
Обнаружение мусора
Objekt detection
Детекция объектов при плохой освещенности
