Группа исследователей искусственного интеллекта из компании Facebook открыла (https://research.fb.com/facebook-open-sources-detectron/) исходные тексты платформы Detectron (https://research.fb.com/downloads/detectron/) с реализацией набора алгоритмов для распознавания и классификации объектов на фотографиях. Проект реализован на языке Python с использованием фреймворка глубинного машинного обучения Caffe2 (https://www.opennet.me/opennews/art.shtml?num=46406) и распространяется (https://github.com/facebookresearch/Detectron) под лицензией Apache 2.0. Для загрузки подготовлена (https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/master/MO...) большая коллекция наборов данных и уже натренированных готовых моделей для распознавания различных типов объектов. Модели поставляются под свободной лицензией CC BY-SA 3.0.В рамках платформы Detectron предложены реализации наиболее перспективных подходов по построению нейронных сетей и систем машинного обучения, нацеленных на выделение объектов на изображениях. В итоге удалось подготовить высокопроизводительную и гибкую систему для высококачественного определения объектов, для разработчиков ПО предоставляющую средства для быстрой интеграции данной функциональности в свои проекты, а для исследователей машинного обучения - для проведения экспериментов и создания реализаций новых алгоритмов.
В текущем виде Detectron предлагает шесть алгоритмов распознавания изображений (Mask R-CNN (https://arxiv.org/abs/1703.06870), RetinaNet (https://arxiv.org/abs/1708.02002), Faster R-CNN (https://arxiv.org/abs/1506.01497), RPN (https://arxiv.org/abs/1506.01497), Fast R-CNN (https://arxiv.org/abs/1504.08083) и R-FCN (https://arxiv.org/abs/1605.06409)), разработанных различными академическими коллективами исследователей. Для организации машинного обучения поддерживается развёртывание четырёх типов нейронных сетей: ResNeXt{50,101,152} (https://arxiv.org/abs/1611.05431), ResNet{50,101,152} (https://arxiv.org/abs/1512.03385), Feature Pyramid Networks (https://arxiv.org/abs/1612.03144) (на базе ResNet/ResNeXt) и VGG16 (https://arxiv.org/abs/1409.1556), но дополнительные типы могут быть легко добавлены, благодаря модульной архитектуре платформы.
URL: https://research.fb.com/facebook-open-sources-detectron/
Новость: http://www.opennet.me/opennews/art.shtml?num=47950
Показана самая лучшая фотка.
А теперь попросите сетку нарисовать велосипед, образ которого она натренировалась распознавать. Сальвадор Дали обзавидуется!
Аноним демонстрирует недюжинные познания в области нейронных сетей!
А ты продемонстритуй свои. Или чукча может только критиковать?
Он только что продемонстрировал, фанбой без мозгов большего тебе не продемонстрирует.
Это же просто нейросеть, имитация интеллекта.
https://distill.pub/2017/feature-visualization/
Я вот могу распознать велосипед. А вот нарисовать его не смогу — не умею рисовать, в третьем классе тройки на уроках всегда получал.
А бурки от мусорных пакетов оно умеет отличать?
А разница какая?
А деревья зачем дискриминировали?
Ммм... неужто как у гугля с гориллами?
Чepтова корпорация зла, виртуальный саурон современного мира. Найдется ли герой, который уничтожит все эти социальные сети, следящие за людьми и собирающими на них компромат...
Люди алчные существа, тщеславные, себялюбивые. Зачем их уничтожать, если можно тешить свое самолюбие "лайками" и фотками их "успешной" жизни?
Это свободный мир. Хочешь - пользуйся, не хочешь - не пользуйся.
Ненавидишь систему - есть куча необитаемых мест от ледников Антарктиды до тропических островов без благ порочной системы.
Ну я и не пользуюсь. Благо цивилизации это соц.сеть? Сириоус?
а если кто-то хочет пользоваться не ставя галочку "согласен" или ставя галочку "я в домике"? где хваленая доподлинная свобода?
либо крестик, либо трусы, господин
асоциал и мизантропия прямо с крестиком не связаны, но ваша мысль мне ясна
Поясните про трусы. Нипонял
> Поясните про трусы. Нипонялhttps://duckduckgo.com/?q=%D0%BB%D0%B8&#...
Если снова не поймёшь, просто не заморачивайся -- тебе не надо.
Какая facebook'у выгода делиться таким ноу-хау, оплаченным из собственного кармана?
Может кто доделать сможет...
Устранить конкурентов за счет привлечения внимания? А затем на этой базе реализовать продукты, когда конкуренты все отойдут и не захотят тягаться с "монстром"?
Теперь ОНО умеет распознавать и велосипедистов... Всё труднее системе распознавания "я не робот".
> Теперь ОНО умеет распознавать и велосипедистов... Всё труднее системе распознавания "я не робот".Велосипедисты не нужны, нужны дорожные знаки.
Если поставить на дрон, успеет распознать силуэты домов, рекламные щиты и тому подобное?
Смотря на какой. Если на этот https://en.wikipedia.org/wiki/General_Atomics_MQ-9_Reaper - то явно успеет
> Смотря на какой. Если на этот https://en.wikipedia.org/wiki/General_Atomics_MQ-9_Reaper
> - то явно успеетНа такой ещё и оружия навешать можно.
Т.е. теперь можно просто сфоткать кучу постиранных носков и нейро-сеть сама найдёт пары?