Darknet yolo mega

Благодаря таковой реализации мы можем поделить обе запущенные модели и ввести параллельную обработку кадров в браузере. Это положительно воздействует на общее восприятие UX в приложении. Веб-воркеры будут загружать библиотеки TensorFlow. Это значит, что основное приложение будет запускаться намного скорее, и тем самым мы сможем существенно уменьшить время TTI в браузере.

Обнаружение лиц будет запускаться почаще, это прирастит FPS процесса обнаружения лиц. В итоге процесс обнаружения маски будет запускаться почаще, а также будет возрастать FPS этого процесса. Это значит, что указанные в статье выше FPS и миллисекунды могут быть усовершенствованы на это значение. При таком подходе к запуску различных моделей в различных контекстах с помощью веб-воркеров мы можем запускать больше моделей нейронных сетей в браузере с неплохой производительностью.

Главным фактором тут будут аппаратные свойства устройства, на котором это запускается. Мы реализовали таковой подход в приложении, и он работает. Но у нас есть некие технические препядствия с обратным вызовом postMessage, когда веб-воркер посылает сообщение обратно в основной поток. По каким-то причинам он вводит доп задержку до мс на мобильных устройствах , которая убивает улучшение производительности, которого мы достигли с помощью распараллеливания эта неувязка актуальна лишь для незапятнанного JS, опосля реализации на React.

Но мы увидели, что callback-функция в воркере вызывается с некими задержками. Ниже вы сможете отыскать надлежащие измерения и выводы о том, от каких причин это зависит. Приведенные выше результаты показывают, что по неким причинам время для отправки обратного вызова из Web Worker в основной поток зависит от модели, работающей либо использующей способ TensorFlow browser.

Эта разница в 22мс для Mac OS может привести к задержкам мс на наиболее слабеньких устройствах и воздействует на общую производительность приложения при использовании Web Worker. В настоящее время мы не осознаем, почему это происходит. Нам необходимо иметь больше контекста, чтоб принять соответственное решение, чтоб сказать о обнаружении лица и отсутствии маски.

Таковой контекст - это ранее обработанные кадры и их состояние лицо есть либо нет, лицо есть либо нет, маска есть либо нет. Мы реализовали плавающий сектор для управления таковым доп контекстом. Длина сектора настраивается и зависит от текущего FPS, но в любом случае она не обязана быть больше мс, чтоб не было видимых задержек.

Ниже приведена соответственная схема, описывающая идею:. Обращаем внимание, что видео постоянно в настоящем времени и его производительность зависит от самого устройства, но постоянно будет от 30 кадров в секунду. Для модели обнаружения маски в большинстве случаев фаворитные результаты показывает модель MobileNetV2 0. Размер модели обнаружения маски зависит от типов.

Так как типы не влияют на характеристики производительности, рекомендуется употреблять модели uint16 либо float16, чтоб иметь наименьший размер модели в браузере и наиболее стремительный TTI. Это соответствует официальной документации TensorFlow. В этом случае достоинства распараллеливания GPU перевешиваются фиксированными накладными расходами на выполнение шейдеров WebGL.

Производительность среды выполнения и моделей TensorFlow. Подготовительные испытания демонстрируют, что включение этих расширений обеспечивает ускорение в 23 раза по сопоставлению с WASM. Больше инфы тут. Это все еще экспериментальная функция, которая по умолчанию не поставляется со средой выполнения.

Также опосля релиза он будет доступен во время выполнения по умолчанию либо через доп характеристики конфигурации. При использовании веб-воркеров OpenCV. Во время тестирования мы увидели, что устройства сильно греются. Так как ожидается круглосуточная работа приложения, этот факт может иметь огромное влияние на окончательное решение, какие устройства применять.

Для вас нужно принять во внимание эту информацию. Также было замечено, что лучше, ежели устройства будут на сто процентов заряжены и подключены к зарядному устройству во время работы. В этом случае производительность устройств по нашим наблюдениям лучше.

Зарядка от USB не дозволяет поддерживать батарею на одном уровне долго, потому следует применять зарядку от розетки. Эту информацию следует принимать во внимание. На наш взор, текущему решению довольно даже кадров в секунду, чтоб обеспечить не плохое восприятие юзером UX. При таком содействии юзера задержки меж настоящим временем и нашими метаданными на экране будут составлять мс.

Такие значения будут рассматриваться юзерами системы как некритические задержки. Я работаю Computer Vision Engineer в Everypixel и сейчас расскажу для вас, как мы учили генеративно-состязательную сеть создавать тени на изображении.

Разрабатывать GAN не так тяжело, как кажется на 1-ый взор. В научном мире существует множество статей и публикаций на тему генеративно-состязательных сетей. В данной для нас статье я покажу для вас, как можно воплотить архитектуру нейросети и решение, предложенное в одной из научных статей. Генератор и дискриминатор работают вкупе.

Генератор обучается всё лучше и лучше генерировать тень, обманывать дискриминатор. Дискриминатор же обучается отменно отвечать на вопросец, настоящее ли изображение. Основная задачка обучить генератор создавать доброкачественную тень. Дискриминатор нужен лишь для наиболее высококачественного обучения, а в дальнейших шагах тестирование, инференс, продакшн и т. Одна из фишек для улучшения свойства результатов внедрение механизма внимания.

Карты внимания это, по другому говоря, маски сегментации, состоящие из нулей чёрный цвет и единиц белоснежный цвет, область энтузиазма. Attention блок генерирует так именуемые карты внимания карты тех областей изображения, на которые сети необходимо обращать больше внимания. Тут в качестве таковых карт будут выступать маска примыкающих объектов окклюдеров и маска падающих от их теней. Так мы как будто бы указываем сети, как необходимо генерировать тень, она ориентируется, используя в качестве подсказки тени от примыкающих объектов.

Подход чрезвычайно похож на то, как человек действовал бы в жизни при построении тени вручную, в фотошопе. Архитектура модуля: U-Net , в котором 4 канала на входе RGB -изображение без тени и маска вставленного объекта и 2 канала на выходе маска окклюдеров и соответственных им теням. Shadow generation самый принципиальный блок в архитектуре всей сети. Его цель: создание 3-канальной маски тени.

Он, аналогично attention , имеет U-Net -архитектуру с доп блоком уточнения тени на выходе refinement. На вход блоку поступает вся популярная на данный момент информация: начальное изображение без тени 3 канала , маска вставленного объекта 1 канал и выход attention блока маска примыкающих объектов 1 канал и маска теней от их 1 канал.

Таковым образом, на вход модулю приходит 6-канальный тензор. На выходе 3 канала цветная маска тени для вставленного объекта. Выход shadow generation попиксельно конкатенируется складывается с начальным изображением, в итоге чего же выходит изображение с тенью. Конкатенация также припоминает послойную накладку тени в фотошопе тень как будто вставили поверх начальной рисунки. Он привлек собственной маленький, но довольно сильной архитектурой, а также простотой реализации. Таковым образом, полная схема ARShadowGAN-like будет смотреться приблизительно так да, мелко, но большим планом отдельные куски были показаны выше :.

С парными данными paired всё довольно прозрачно: употребляется подход обучения с учителем, то есть имеется верный ответ ground truth , с которым можно сопоставить выход генератора. Для обучения сети составляются пары изображений: начальное изображение модифицированное начальное изображение. Нейронная сеть обучается генерировать из начального изображения его измененную версию. Непарное обучение подход обучения сети без учителя. Часто таковой подход употребляется, когда получить парные данные или нереально, или тяжело.

К примеру, unpaired обучение нередко применяется в задачке Style Transfer перенос стиля с 1-го изображения на другое. Тут вообщем неизвестен верный ответ, конкретно потому происходит обучение без учителя. Изображение взято тут. Вернемся к нашей задачке генерации теней. Парами тут являются изображение без тени соответственное ему изображение с тенью.

Можно испытать собрать таковой набор данных вручную снять датасет. Необходимо зафиксировать сцену, характеристики камеры и т. Таковой подход чрезвычайно трудоемок и затратен. Другим подходом я вижу сбор датасета из остальных изображений с тенями. Логика такая: возьмем изображение с тенью и тень удалим. Отсюда вытекает иная, не наименее лёгкая задачка Image Inpainting восстановление вырезанных мест в изображении, или снова же ручная работа в фотошопе.

Не считая того, сеть может просто переобучиться на таком датасете, так как могут обнаружиться артефакты, которые не видны людскому глазу, но приметны на наиболее глубочайшем семантическом уровне. Еще один метод сбор синтетического датасета с помощью 3D. Мысль следующая: сначала создатели избрали несколько 3D -моделей из известной библиотеки ShapeNet , потом эти модели фиксировались в правильном положении относительно сцены.

Дальше запускался рендер этих объектов на прозрачном фоне с включенным источником освещения и выключенным с тенью и без тени. Опосля этого рендеры избранных объектов просто вставлялись на 2D -изображения сцен без доп обработок. Так получили пары: начальное изображение без тени noshadow и ground truth изображение с тенью shadow.

Подробнее о сборе ShadowAR-dataset можно почитать в уникальной статье. Напомню, что масок у нас три: маска вставленного объекта, маска примыкающих объектов окклюдеров и маска теней от их. Маска вставленного объекта просто получаются опосля рендера объекта на прозрачном фоне. Прозрачный фон заливается черным цветом, все другие области, относящиеся к нашему объекту, белоснежным.

Маски же примыкающих объектов и теней от их были получены создателями ARShadowGAN с помощью вербования людской разметки краудсорсинга. Генерацию карт внимания масок можно разглядывать как классическую задачку сегментации изображений. В качестве функции утрат возьмем Dice Loss.

Она отлично устойчива по отношению к несбалансированным данным. В качестве метрики возьмем IoU Intersection over Union. Подробнее о Dice Loss и IoU можно поглядеть тут. Функцию утрат для блока генерации возьмем схожей той, что приведена в уникальной статье. Она будет состоять из взвешенной суммы трёх функций потерь: L2 , Lper и Ladv :. L2 будет оценивать расстояние от ground truth изображения до сгенерированных до и опосля refinement -блока, обозначенного как R.

Lper perceptual loss функция утрат, вычисляющая расстояние меж картами признаков сети VGG16 при прогоне через неё изображений. Разница считается обычным MSE меж ground truth изображением с тенью и сгенерированными изображениями до и опосля refinement- блока соответственно. Ladv обычный adversarial лосс, который учитывает соревновательный момент меж генератором и дискриминатором. Тут D. В ходе обучения генератор пробует минимизировать Ladv , в то время как дискриминатор, напротив, пробует его максимизировать.

Для обучения и тестирования я буду применять готовый датасет. В нём данные уже разбиты на train и test подборки. Скачаем и распакуем его. Структура папок в наборе данных последующая. Любая из выборок содержит 5 папок с изображениями: - noshadow изображения без теней ; - shadow изображения с тенями ; - mask маски вставленных объектов ; - robject примыкающие объекты либо окклюдеры ; - rshadow тени от примыкающих объектов. Вы сможете не употреблять готовый набор данных, а приготовить собственный датасет с аналогичной файловой структурой.

Итак, подготовим класс ARDataset для обработки изображений и выдачи i -ой порции данных по запросу. Дальше определим сам класс. Она возвращает i -ое изображение и подобающую ему маску по запросу. Объявим аугментации и функции для обработки данных. Аугментации будем брать из репозитория albumentations. Объявим датасеты и даталоадеры для загрузки данных и определим устройство, на котором сеть будет учиться. В качестве модели attention блока возьмём U-Net. Для увеличения свойства работы сети заменим обычную кодирующую часть U-Net на сеть-классификатор resnet Объявим функцию утрат , метрику и оптимизатор.

Сделаем функцию для обучения attention блока. Обучение обычное, состоит из 3-х циклов: цикла по эрам, тренировочного цикла по батчам и валидационного цикла по батчам. На каждой итерации по даталоадеру выполняется прямой прогон данных через модель и получение предсказаний. Дальше рассчитываются функции утрат и метрики, опосля чего же выполняется обратный проход метода обучения обратное распространение ошибки , происходит обновление весов.

В качестве модели shadow generation блока аналогично возьмём U-Net , лишь в качестве кодировщика возьмем сеть полегче resnet Опосля U-Net добавим в конце 4 refinement -блока. Объявим объекты моделей генератора и дискриминатора, а также функции утрат и оптимизатор для генератора и дискриминатора.

Всё готово для обучения, определим функцию для обучения SG блока. Её вызов будет аналогичен вызову функции обучения attention. Для обучения я употреблял видеокарту GTX Ti на сервере hostkey. В процессе я выслеживал изменение функций утрат по построенным графикам с помощью утилиты tensorboard. Ниже, на рисунках, представлены графики обучения на тренировочной и валидационной выборке. В особенности полезен 2-ой набросок, так как валидационная подборка не участвует в процессе обучения генератора и является независящей.

По графикам обучения видно, что выход на плато произошел в районе й эры. Тут можно было уже тормозить обучение генератора, так как монотонность у функции утрат отсутствует. Но полезно также глядеть на графики обучения в логарифмической шкале она наиболее наглядно указывает монотонность графика.

По графику логарифма валидационной функции утрат лицезреем, что обучение в районе й эры останавливать рановато, можно было сделать это позднее, на й эре. Для наглядности опыта временами происходило сохранение предсказанной рисунки см. В процессе обучения пришлось решить довольно простую делему неверное взвешивание функций утрат. Так как наша окончательная функция утрат состоит из взвешенной суммы остальных лосс-функций, вклад каждой из их в общую сумму необходимо регулировать по отдельности путём задания коэффициентов для их.

Лучший вариант взять коэффициенты, предложенные в уникальной статье. При неверной балансировке лосс-функций мы можем получить неудовлетворительные результаты, к примеру, ежели для L2 задать очень мощный вклад, то обучение нейронной сети может и совсем застопориться. L2 довольно быстро сходится, но при этом совершенно убирать её из общей суммы тоже не нужно выходная тень будет получаться наименее реалистичной, наименее консистентной по цвету и прозрачности.

В данной статье рассмотрена генеративно-состязательная сеть на примере решения одной из принципиальных и непростых задач на стыке Augmented Reality и Computer Vision. В целом приобретенная модель умеет генерировать тени, пусть и не постоянно совершенно. Отмечу, что GAN это не единственный метод генерации тени, есть и остальные подходы, в которых, к примеру, употребляются техники 3D -реконструкции объекта, дифференцированный рендеринг и т. Весь приведенный код в репозитории , примеры пуска в Google Colab ноутбуке.

В предшествующей заметке мы поведали о том, как мы решали задачку из области промышленной дефектоскопии способами современного машинного зрения. В частности, мы упомянули, что одним из подходов к обогащению данных обучающей подборки является генератор синтетических данных. В данной нам заметке мы расскажем:. Напомним, что генератор фотореалистичных 3D моделей промышленных труб и их дефектов нужен был для того, чтоб обогатить набор обучающих данных для нейросетевых алгоритмов детекции дефектов на изображениях недостатки труб на ТЭЦ, снятые при помощи беспилотников.

Беспилотники и автоматическая детекция дефектов на практике обязана минимизировать время и расходы на проведение сервисного обслуживания станции. Внедрение синтетических данных потенциально может сделать лучше качество работы нейронных сетей и разных алгоритмов машинного обучения больше данных для обучения лучше качество. Но, недостаточно достигнуть от генератора лишь количественного выигрыша по данным, важно получить их в неплохом качестве. В случае, ежели распределение данных генератора будет различаться от настоящих, внедрение смешанного датасета приведет к ухудшению свойства работы метода.

Так как генератор дозволяет получать 3D объекты, он способен стать источником новейших данных не лишь для алгоритмов классического компьютерного зрения CV , но и для целого ряда задач геометрического глубочайшего обучения 3D ML, GDL. Слева направо: меш труб, отрендеренные изображения с текстурами, битовые маски дефектов авторазметка , ограничивающие прямоугольники дефектов авторазметка. Вся работа по созданию искусственного набора данных была осуществлена в Blender, с внедрением скриптов на языке Python.

Исключение составила только программа преобразования растровой разметки в формат Yolo, написанная на языке Rust. На исходных шагах работы тестировалось построение сцены и трубы и сами недостатки средствами полигонального моделирования.

При таком подходе к генерации данных встает вопросец о том, как внести контраста в процесс генерации и о том, как удобнее создавать разметку, ведь отмечать покоробленные участки в меше группами вершин не самый удачный метод. Из этих суждений было принято решение объединить создание дефектов и разметки с помощью шейдеров. Объект с самосветящимся материалом, имитирующий кольцевой осветитель, и всенаправленная лампа назначены дочерними объектами камеры. Размер детектора, угол обзора, относительное отверстие объектива и разрешение получаемого изображения настроены в согласовании с настоящими чертами камеры DJI Mavic 2 Zoom.

Все недостатки, в том числе, геометрические создавались средством материалов на шаге рендера. Не было никакой необходимости выстраивать совсем новейшую сцену в отношении геометрии для каждого кадра, довольно было сделать несколько заготовок и поменять ракурсы, освещение и материалы. Выяснилось, что более распространённая схема размещения труб обычный массив.

Сделать массив параллельных труб не представляло никакой трудности, для этого есть модификатор Array. Иной всераспространенной схемой оказались змеевики, в том числе облегающие цилиндрические поверхности. Для скорого сотворения таковых труб был написан скрипт на языке Python, в котором можно настроить радиус цилиндрической поверхности, шаг змеевика, его направление и количество повторений. От использования готовых наборов текстур из изображений пришлось отрешиться по нескольким причинам:.

Запекание сгенерированных текстур, к примеру из Substance Painter , было исключено чтоб не множить инструменты и сути таковая вот бритва Оккама у нас вышла. Все ноды базисных материалов были объединены в группу с выведенными в интерфейс основными параметрами. В зависимости от определенной сцены к тем либо другим характеристикам материала подключались генераторы псевдо-случайных чисел, собранные из ноды белоснежного шума, случайного индекса объекта, анимированного значения и математических нод.

Такие недостатки, как коррозия и цвета побежалости, создавались конкретно из шума Перлина, градиентов и смещения Displacement геометрии модели по нормали к поверхности само смещение производилась в шейдере, при этом геометрия неподвижна. В базе каждой трещины лежит процедурная текстура сферический градиент трещины имеют форму эллипса, подверженного бессчетным деформациям через изменение его UV координат. Границы трещин подвержены, как и в случае с коррозией смещениями по нормали.

Повреждённая часть визуализируется шейдером прозрачности, потому в зависимости от освещения через трещины время от времени можно рассмотреть тыльную поверхность трубы. Для таковых дефектов, как выход трубы из ряда и разрыв, использовалось векторное смещение по избранной оси в системе координат объекта.

Создание такового чисто геометрического результата средствами шейдеров обосновано удобством вывода данных для разметки как значения материала примеры таковых разметок смотри во 2-ой части заметки. Для получения набора различных изображений из одной сцены мы анимировали позицию и поворот камеры, яркость источников света и характеристики материалов в одном ключе с внедрением анимационного модификатора Noise с данными пороговыми значениями.

Таковым образом, можно было не волноваться о количестве кадров следующего рендера, ведь сколько бы их не оказалось, каждый был неповторимым безо всяких закономерностей. Для вывода черно-белых масок разметки дефектов употреблялся канал Arbitrary Output Value AOV , в ноду которого подавался коэффициент смешивания базисного материала и материала недостатка.

Время от времени использовалась бинарная математическая нода Greater Than на выходе 0, ежели входное значение меньше порогового, по другому 1. В композиторе было настроено две выводящих ноды: одна сохраняла изображение, 2-ая маску. Сцены рендерились как анимированные, то есть на каждый кадр в данном спектре сохранялось два файла.

Изображения отчаливали в директорию с данными согласно соглашениям разметки Yolo, одноименные маски сохранялись во временной директории для следующего преобразования в разметку. Формат разметки YOLO подразумевает обозначение участков изображения ограничивающими прямоугольниками. Текстовый файл должен содержать нормированные координаты центров ограничивающих прямоугольников и их габариты.

Для получения такового вида разметки была написана программа, рекурсивно проходящая по примыкающим пикселям маски, значения которых отличны от нуля, и сохраняющая малые и наибольшие координаты связанных пикселей, опосля что абсолютные координаты вершин прямоугольников нормализовались. Выбор языка Rust для написания данной нам программы был обоснован скоростью выполнения и возможностью с лёгкостью воплотить одновременную обработку пары изображений на различных потоках процессора.

Ниже приведен код на Python для поиска группы пикселей изображения, относящейся к одному недостатку. В данной нам части мы попытаемся больше демонстрировать, ежели говорить. На базе одной испытательной сцены в Blender рис. Итоговое изображение в Blender выходит как сумма разных пассов проход лучей в сцене до момента попадания в пиксель итогового изображения : то есть для каждого пикселя мы складываем его интенсивность из пары компонентов не так давно вышло вот такое не плохое образовательное видео , которое может посодействовать разобраться в азах компьютерной графики тем, кто лишь начинает узнавать эту науку.

Канал глубины дозволяет передать информацию о позициях пикселей в пространстве через их удалённость от камеры. Канал нормалей снабжает изображение информацией о нормалях поверхностей, что дает возможность не лишь поменять освещение при постобработке, но и осознавать форму объектов хотя инфы о их расположении в пространстве относительно друг друга отсутствует. Пассы разных типов лучей рендер-движка Cycles могут предоставить разметку для различных типов материалов, что тоже может быть полезным при анализе изображений.

Одной из всераспространенных задач в генерации синтетических данных является создание фото-реалистичных изображений, сопровождающихся разметкой определенных объектов либо их частей. Blender дает несколько методов сотворения масок, которые могут быть применены в качестве разметки.

Маски можно создавать на личные объекты и их группы, материалы, а также на произвольные характеристики материалов. В пассах Cryptomatte всем объектам и материалам присваиваются неповторимые цвета. Допустим, мы желаем сделать две маски: на одной будут отмечены все обезьянки, на иной геометрические примитивы. Всем объектам необходимо назначить Object ID он же Pass Index , для обезьянок это будет 1, для примитивов 2, 0 остается для пола. Для удобства объекты различных классов можно распределить по коллекциям и написать скрипт, который присваивает всем объектам коллекции собственный Object ID.

Чтоб получить нужную маску, необходимо употреблять ноду ID Mask в композиторе. Также в композиторе можно настроить одновременный вывод пассов и масок в отдельные файлы см. Ежели мы желаем отметить каждый интересующий нас объект по отдельности, им необходимо присвоить свои неповторимые Object ID. Blender дозволяет выводить в изображение любые характеристики материалов. Для этого в настройках пассов необходимо сделать слой AOV, в который будут сохраняться значения из шейдеров в виде RGB либо числа с плавающей точкой.

Разберём этот материал: Рис. Тут текстура шума подана на параметр Scale шейдера подповерхностного рассеивания см. Допустим, мы желаем получить маску на те области поверхности, в которых параметр Scale больше 1. В итоге получим маску:. Проделаем сейчас схожее с остальным материалом и выделим красноватые области, подав в AOV фактор смешивания голубого и красноватого цветов:.

AOV даёт наиболее широкие способности для разметки, этот подход можно применять для обозначения областей объектов, подверженных смещению Displacement. На объектах на изображении ниже использовалось смещение по нормали поверхности для имитации повреждений:. Необходимо отметить, что на этих объектах различные материалы, но для каждого из их включен вывод значения смещения в один канал AOV, значения при этом складываются.

Отдельным примером может служить внедрение AOV для разметки повреждённых областей объектов, на которых основной материал заменяется на прозрачный. На данной для нас обезьянке использовано трёхмерное смещение Vector Displacement , то есть каждый участок, подверженный такому эффекту сдвигается не по нормали к начальной поверхности, а по трём осям согласно значениям из цвета, подаваемого на вход R,G и B соответствуют X, Y и Z.

Ежели же мы желаем обозначить в разметке лишь покоробленные участки видимой поверхности, другими словами края, необходимо выбрать области разметки, значение в которых не превосходит пороговое. Используя драйверы, можно передавать в шейдер характеристики всех остальных объектов и, как следствие, создавать разметку не лишь для видимых частей и опций материалов, но и для что угодно в сцене, к примеру для скорости 1-го объекта относительно другого либо имитировать карты температур.

Blender владеет богатым набором инструментов для сотворения изображений из трёхмерных сцен, которые также можно употреблять для генерации и визуализации многомерных данных. Каналы и пассы разрешают создавать маски для участков изображения, представляющих энтузиазм для разметки. Выгодной индивидуальностью Blender также является возможность расширения его функционала за счет скриптов на языке Python.

В будущем мы попытаемся поведать и про остальные наши опыты связанные с 3D ML вобще и с Blender в частности, а пока сможете подписаться на наш канал в Telegram 3D ML , где мы рассказываем несколько раз в недельку о новостях и достижениях в данной для нас науке. Побеседуем о одном увлекательном способе восстановления 3D лица человека, которое практически не отличить от фото.

На хабре уже 2 года не появлялись статьи про лицевую 3D реконструкцию, и в Twin3D мы желаем равномерно заполнять этот пробел и часто выкладывать обзоры увлекательных статей, способов и наших собственных результатов на тему 3D digital human в целом.

Поначалу пара слов о том, кому и для чего эти 3D лица и тела необходимы вообщем о этом можно отдельную статью написать. Вначале 3D сканирование человека использовалось в кино для эффектов, где с лицом героя обязано произойти что-то не много хотимое в действительности к примеру, взрыв либо неосуществимое.

Сейчас же к этому прибавляется желание людей оказаться в виртуальном мире либо самим быть персонажами игр и для этого, естественно, тоже необходимы 3D модели. Стоит отметить, что прошлые статьи на хабре фокусировались на способах легкого сотворения 3D моделей лиц. Как традиционно, здесь есть trade-off меж качеством и простотой получения 3D модели. В нашем цикле статей мы поведаем про 3 способа в порядке убывания трудности процесса сканирования: от специального сетапа с 24 камерами и 6 вспышками о этом способе побеседуем на данный момент до фото со телефона.

Исторически реконструкция лица начиналась со обычных способов multi-view stereo о этом можно почитать в википедии, а также есть классная брошюра от Google , и понятно, что для таковых способов требуется огромное число фото с различных ракурсов. Эти способы основаны на математической оптимизации. Геометрия это просто меш, то есть упорядоченный набор связанных меж собой точек в 3D. Текстура альбедо это по сущности набор пикселей, которые покрывают этот меш, реальный цвет кожи.

Отражаемость и карта нормалей информация про каждый пиксель о том, как он отражает падающий свет как сильно и в каком направлении. Лишь при наличии всех эти 3-х компонент можно получить доброкачественную фотореалистичную 3D модель лица. Fyffe, P. Graham, B. Tunwattanapong, A. Ghosh, P. Debevec и представлена на Eurographics Ее можно почитать тут далее все рисунки взяты оттуда. Эта работа примечательна тем, что создателям в первый раз удалось получить качество восстановления с точностью до пор кожи при практически моментальном сканировании 66 мс.

На заставке вы узрели результаты конкретно данной статьи. Статье уже 5 лет, но она стала собственного рода классикой, да и создатели у нее обширно известны в узеньких кругах тот же Дебевек из Google. Статья написана достаточно специфическим языком и с опусканием почти всех неочевидных деталей, так что пришлось незначительно поломать голову, чтоб ее осознать и написать этот текст.

Для начала, создатели собрали очень увлекательный риг из камер и вспышек. Вспышки эти врубаются поочередно, а вкупе с ними сразу фотографируют какое-то подмножество камер, так что в итоге любая камера фотографирует ровно один раз. Камеры установлены и разбиты на группы так, чтоб нормально покрыть всю область лица и для каждой точки узреть хотя бы 3 различных отражения далее увидим, для чего.

Метод на вход получает 24 фото и информацию про вспышки, на базе этого делает базисный меш, а дальше с помощью маленькой магии и арифметики делает по две карты альбедо и нормалей диффузную и спекулярную , на базе чего же выходит детализированный меш с точностью до пор и морщинок. Начальный меш выходит через обыденный multiview stereo к примеру, Metashape. В базе метода лежит photometric stereo набор способов компьютерного зрения, при котором употребляются не лишь сами фото, но и информация о падающем свете: интенсивность и направление света.

Этот подход дозволяет осознать, как определенный пиксель текстуры отражает свет в различных критериях, что для кожи человека в особенности принципиально. Как я упомянул выше, метод выдает две карты нормалей. 1-ая диффузная соответствует матовому отражению лица, то есть отражениям от глубинных слоев кожи. 2-ая спекулярная нужна для рендеринга мелких деталей поверхности кожи. Опосля пристального взора на эту систему становится понятным, для чего необходимо созидать точку хотя бы с 3-х ракурсов в неприятном случае систему однозначно не решить.

Ежели охото иметь карту разрешения x, то соответственно необходимо решить 16 млн таковых систем, так что действенное внедрение GPU тут must have. Параллелизация таковых вычислений отдельная нетривиальная задачка. Эти уравнения решаются в рамках ламбертового приближения для диффузных нормалей, поэтому что как раз это необходимо для описания матового отражения кожи от ее глубинных слоев.

Для спекулярных нормалей решаются наиболее сложные уравнения в приближении Blinn-Phong , чтоб учитывать возможность зеркальных отражений кожи, но сущность остается той же. При наличии уточненного меша, альбедо, освещаемости и карт нормали можно зарендерить 3D модель лица под произвольным ракурсом и освещением.

Для начала сравним кусочек щеки фото и рендеринга под тем же ракурсом и освещением. Как лицезреем на картинке ниже, результаты чрезвычайно четкие вплоть до мелких пор и отражений света. Ежели же мы поглядим на рендеринг под новеньким ракурсом и освещением, то здесь тоже всё очень прилично. При всей крутости результата и способа, естественно, в итоге не выходит супер-идеальный аватар человека. Здесь никак не обрабатываются несколько главных элементов:.

Отдельные артефакты уши, ноздри носа и остальные слабо видимые места никаким особым образом не процессятся. В Twin3D мы тоже работаем над методами фотореалистичной реконструкции лица и тела человека; собрали собственный риг, в котором можем отсканировать лицо и по классической фотограмметрии, и по фотометрик стерео.

Мы верим, что таковыми подходами можно и необходимо вдохновляться, но в конечном итоге для получения фотореалистичных цифровых людей без реликвий нужен элемент обучения на данных, ибо классический подход не осознает, что ноздри и глаза необходимо как-то по другому обрабатывать, чем кожу.

О подходах с элементами обучения мы поведаем в будущих статьях. Ежели вы в общих чертах представляете для себя, как работает компьютерное зрение, но жаждете деталей, то эта статья для вас. Под катом о том, как работают нейросети, какого рода методы употребляются в системах компьютерного зрения и как улучшилось качество определения за крайние годы. А также о сферах применения: от медицины и геологии до транспорта, строительства и сохранности. Статья написана по мотивам выступления Евгения Бурнаева, кандидата физико-математических наук, доцента центра Сколтеха по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных, в столичной городской Точке кипения и нашей следующей беседы с ним.

Я занимаюсь deep learningом глубочайшим обучением нейросетей для компьютерного зрения и предиктивной аналитики. Наша научная группа включает 30 исследователей. При упоминании словосочетания искусственный интеллект все начинают вспоминать страшилки вроде Терминатора. На самом деле искусственный интеллект набор технологий на базе арифметики, аппаратного и программного обеспечения, который дозволяет заавтоматизировать решение рутинных задач.

Ассоциация математического подхода с нейросетями появилась еще в х годах прошедшего века, когда Питтс и Мак-Каллок предложили простейшую математическую модель нейрона. Сразу возник обычной метод обучения. В итоге люди нафантазировали чуток ли не гуманоидоподобных ботов. В действительности ни одну из этих фантазий так и не ввели не было технических способностей. Так наступила, как это сейчас именуют, 1-ая зима искусственного интеллекта: финансирование уменьшили, а энтузиазм к вопросцу снизился.

Последующий всплеск энтузиазма произошел только в х, когда возникли вычислительные мощности и новейшие отличные математические методы, которые дозволяли решать задачки определения и прогнозирования. А в году технологии определения получили практически третье рождение благодаря тому, что мы научились решать подобные задачки на порядок лучше, чем ранее.

Но ассоциация с нейронами сохранилась по сей день. Технологии шагнули достаточно далековато. Но пока еще у систем определения есть много заморочек. Требуется дорабатывать методы, чтоб повысить эффективность их работы. Тут есть где развернуться не лишь инженеру, но и ученому.

В теории от компьютерного зрения мы ожидаем способности имитировать возможности человека по распознаванию объектов на фото возможности осознавать, где текст, где лицо, а где здание. Беря во внимание комбинацию опознаваемых частей на фото, человек может огласить чрезвычайно почти все. Он лицезреет, что небо голубое, флаги не трепещут на ветру, а означает, ветра нет и погода солнечная. Хотелось бы, чтоб системы компьютерного зрения это повторили.

Тест Тьюринга для систем компьютерного зрения ответить на хоть какой вопросец о изображении, ответ на который может отдать человек. 1-ые методы компьютерного зрения возникли издавна. Обычный пример один из самых обычных сенсоров лиц Виолы Джонса, который отмечает положение людей в кадре. Этот метод в неком смысле необучаем на обучаемости остановимся чуток позднее.

Ну а в данный момент мы смотрим бум алгоритмов, которые основаны на наиболее сложных принципах. Цифровое изображение это матрица, где каждый пиксель это некий элемент, содержащий число. В случае черно-белого изображения это число от 0 до , отражающее интенсивность сероватого. Для цветного изображения это традиционно композиция 3-х цветов. Еще в позапрошлом веке 1-ые цветные фото сразу снимали на три камеры в разном цвете, а позже приобретенные кадры кооперировали.

И до сих пор цветные изображения нередко раскладывают на те же три цвета красноватый, зеленоватый и голубий. Компьютерное зрение дозволяет решать задачки определения. Практически это базисная задачка категоризации, когда мы устанавливаем для фото метки из заблаговременно определенного множества категорий. Эта задачка бывает 2-ух типов: бинарная к примеру, изображен ли на данной нам картинке человек и наиболее непростая к каким типам относится планктон на картинке.

Бывает, что сразу с классификацией объекта мы должны отметить, где он находится. Представим, у нас есть картина. Инженер подошел бы к распознаванию последующим образом: он начал бы инспектировать, что есть на этом изображении. К примеру, какие есть объекты, имеющие овальную форму. Для этого он избрал бы какие-то признаки, которые на объектах овальной формы воспринимали бы огромные значения.

Это искусственный пример, но тут принципиально осознать принцип. Когда мы посчитаем эти признаки, они поступят на вход классификатора. Ежели посреди их есть те, что принимают огромные значения, мы говорим, что на изображении есть определенные объекты и они находятся в такой-то части.

Обычный пример классификатора то, что именуется деревом решений. Самые обыкновенные деревья мы строим в обыкновенной жизни:. Деревья решений такового типа можно строить и в наиболее сложных вариантах. К примеру, при выдаче кредита, но у их будет чрезвычайно много узлов, где происходят ветвления.

На практике традиционно сочетают множество деревьев решений, то есть получают ответы с каждого, а позже проводят что-то типа голосования. При распознавании фото поиске ответа на вопросец, есть ли на фото люди мы можем применить ровно таковой же подход считаем признаки и отправляем их в дерево решений, чтоб получить финишный ответ. На практике изображение делят на части и на каждой проводят локальный анализ. К примеру, оценивают направления, в которых градиенты изображения изменяются посильнее всего, либо считают среднее значение для пикселей, которые есть в этом изображении, либо вычисляют контуры объектов на изображении.

Все это можно делать в том числе с применением узнаваемых фильтров матриц коэффициентов, которые мы прикладываем к изображению, двигаясь по нему слева направо сверху вниз , через умножение чисел в матрице на эти коэффициенты. Ежели фильтр устроен определенным образом, на выходе можно получить новое изображение, в котором, к примеру, выделены края:. Классический подход состоит в том, что фильтры строятся вручную исходя из разных математических и инженерных суждений.

Основываясь на собственном опыте, для каждой задачки человек комбинирует группы фильтров, приблизительно представляя, что лучше всего подступает в этом случае. Но оказалось, что эти фильтры можно обучить. Что это значит? Представьте, что в фильтрах стоят не готовые числа, а некоторые заблаговременно неопределенные коэффициенты. Вы применяете эти фильтры к изображению, а позже объединяете шаг построения результатов фильтрации и классификацию в единое целое.

По сущности, вы настраиваете коэффициенты фильтров для определенной задачки по большой выборке данных так, чтоб качество решения задачки к примеру, определение было наибольшим. Для опции коэффициентов требуются: крупная подборка данных, много слоев и особое вычислительное оборудование. Побеседуем о каждом из компонентов.

Прорыв в данной нам области произошел в году, когда возник датасет ImageNet, который содержал 10 млн картинок. Чтоб его получить, сделали гигантскую работу: каждой из картинок вручную присвоили класс объекта, который там изображен. Наличие большущих баз данных, на которых можно обучать коэффициенты фильтров, отдало старт развитию систем определения. Представим, у нас есть изображение. Есть 1-ый слой с каким-то количеством фильтров.

Применяя эти фильтры поочередно к изображению, мы получаем новейшую картину. Опосля этого применяем к изображению особое нелинейное преобразование в нейросетях оно именуется Transfer Function передаточная функция , потом остальные фильтры, а следом новое нелинейное преобразование.

И так дальше. Каждый таковой шаг именуется слоем. В итоге получаем такую нелинейную фильтрацию, которая выделяет соответствующие признаки изображения. В конце этого процесса у нас будет набор коэффициентов. Для одних типов объектов они будут больше, для остальных меньше. И эти признаки-коэффициенты подают на вход обычного классификатора.

Опосля сотворения первой системы, обученной на чрезвычайно большой базе данных, оказалось, что точность определения возросла в несколько раз, в некий момент сравнилась с точностью человека и даже превысила ее. Нейросеть такового типа содержит 60 млн характеристик это те самые настраиваемые характеристики фильтров. Ниже на гистограмме показано, как со временем эволюционировала точность от го до года, а также отмечено количество слоев нейросети, которое нужно, чтоб достичь таковой точности.

Говоря о точности, постоянно стоит указывать, о какой задачке идет речь. Чем посильнее мы сужаем диапазон применений, тем большей точности можем добиться. Качество систем определения зависит не лишь от того, как построена нейросеть, но и от того, как она обучена. Ежели создатель модели выполнил свою работу некачественно, точность определения будет значительно ниже.

Правда, это просто проверить. К примеру, можно употреблять кросс-валидацию, когда часть обучающей подборки отделяют для проверки работы модели. Этот подход имитирует ситуацию с получением новейших данных. Чтоб подобрать большущее количество коэффициентов, необходимо особое оборудование, которое дозволит распараллелить подобные задачки, так как обыденный CPU решает их поочередно.

Несколько лет назад Nvidia заказала у создателей MythBusters смешной пиарный ролик для демонстрации параллельных вычислений. Речь идет о графических процессорах GPU , которые вначале делали для ресурсоемких игр.

Их адаптировали под скорое выполнение матричных вычислений. А нейросети, по сущности, у нас и построены на матричных вычислениях, то есть умножениях одной таблицы чисел на другую. Имитируя человека, мы можем на фото указать, где находится предмет, и отделить его от окружающих объектов.

Можем ответить на вопросец, какая у человека позиция относительно остальных тел, и даже спрогнозировать по двумерной фото положение частей тела человека в 3D. Имея априорные познания о движении, можем по позе человека на фото представить, в каком направлении он бежит, либо спрогнозировать, куда он будет двигаться дальше.

Некие из задач, которые я перечислю, можно решать и иными методами. Не нужно мыслить, что нейросети покрывают все. Просто на данный момент это один из более фаворитных и довольно действенных способов решения задач такового типа. Может быть, лет через 5 покажутся остальные, наиболее действенные в определенных приложениях архитектуры, которые будут различаться от классических нейросетей. А не считая того, есть огромное количество инженерных задач, где старенькые способы, основанные на тех же дескрипторах, могут демонстрировать фаворитные результаты, чем нейросети, требующие большой обучающей подборки.

Все мы пользуемся обычной функцией поиска объектов на фото в поисковиках вроде Yandex'а и Google. На вход мы подаем фотографию. С помощью фильтров нейросеть считывает признаки, характеризующие семантический смысл фото я говорил о их ранее. Дальше они сравниваются с признаками фото, которые уже есть в вебе те заблаговременно были подсчитаны и сохранены в виде векторов чисел. Изображения со сходными признаками оказываются семантически близки. По такому же принципу устроено детектирование и идентификация лиц.

Это приложение принципиально для обеспечения сохранности тех же банков. Ниже настоящий пример из презентации одной из компаний. Как вы думаете, правда ли, что в каждом из пт на 2-ух примыкающих фото один и тот же человек? Людям трудно это найти, потому появляются ошибки и процветает мошенничество. Верно обученные системы компьютерного зрения не ошибутся даже в сложных ситуациях и в критериях отвратительного освещения.

В западных странах подобные технологии уже активно употребляют для контроля доступа и рабочего времени. Внедрение нейросетей, связанное с определением лиц, вызывает у обывателей опаски. Вот один из таковых заголовков:. В заметке речь шла о том, что в Китае типо установили в шлемы рабочих детектор, фиксирующий, как человек погружен в работу и какие он испытывает эмоции. Забегая вперед, скажу, что в текущих критериях это нереально.

Но такие статьи возникают, их связывают с искусственным интеллектом, и это вызывает опаски. Наиболее реалистичное применение камеры в учебном классе, которые оценивают, как студенты вовлечены в процесс. Так можно косвенно найти эффективность процесса обучения. Говоря о опасениях, нельзя не вспомнить известную серию публикаций о наличии в Китае системы соцрейтинга, которая мониторит людей и оценивает, как они подчиняются правилам.

Насчет китайского опыта есть различные представления. Лично я в Китае не жил и не могу обрисовать ситуацию. Но на Западе внедрение схожих систем вызывает соц протест. К примеру, некое время назад рабочие Amazon жаловались на твердые рамки учета рабочего времени, прописанные в новейшей системе мониторинга. На волне этих протестов некие компании и даже правоохранительные органы в городках Америки сворачивают либо ограничивают функциональность систем, связанных с трекингом людей и определением лиц.

Так что в целом законы о приватности и защите индивидуальных данных работают, то есть опаски относительно нейросетей реально снимать при помощи законодательства. С помощью схожих нейросетевых моделей можно манипулировать изображениями к примеру, стилизовать фото. Нейросетевые модели могут анимировать фотографию либо картину, используя видео чувств другого человека. Лицо с фото будет изменять выражение вслед за человеком на видео. Компьютерное зрение активно используют для обеспечения сохранности, к примеру, чтоб следить за пустой квартирой либо контролировать условия труда: прогуливаются ли рабочие в безопасных зонах, носят ли каски.

Контроль соблюдения высокоскоростного режима на дорогах также может осуществляться с помощью нейросетевых моделей. Компьютерное зрение активно используют в качестве элемента наиболее сложных задач, к примеру, в системах дополненной действительности. Неплохой пример обучение технического персонала способностям работы в сложных критериях, когда нужна очень точная реакция тренировки автоматических способностей. Физических установок, реалистично имитирующих свита для отработки схожих действий, не много либо у их нет нужной функциональности.

И отработка способностей в дополненной действительности дозволяет решить эту задачку. На циклопических объектах тяжело осознать, вправду ли стройку идет по плану, так как даже нескольким людям сходу тяжело все обойти и оценить размер работ за недельку либо месяц. Заместо ручной сверки можно снять видео с дрона, взять данные с лидара лазерного дальномера, оценивающего расстояние от сканера до точек на поверхности объекта и по ним уже автоматом оценить, что и где выстроили.

Компьютерное зрение употребляют для обработки данных дистанционного зондирования аэрофотосъемки либо съемки со спутника. Обычный пример когда на вход подают большие снимки, приобретенные со спутника в различные моменты времени, допустим в конце лета и в осеннюю пору, чтоб оценить, какие произошли конфигурации. Так можно выявить незаконные свалки и осознать, как быстро они растут, либо зафиксировать последствия стихийных бедствий: ураганов, пожаров, землетрясений.

Сравнив снимки до и опосля, можно приблизительно оценить количество пострадавших домов и подсчитать утраты страховой компании. Подобные задачки есть в сфере городского планирования, а также в оценке населенности и размеров строительства. На картах не постоянно есть информация о том, жилой ли это дом, сколько у него этажей, сколько в нем проживает людей. Но эта информация нужна, чтоб спланировать, к примеру, размещение сетевого магазина.

Необходимо осознать, какие рядом с сиим зданием проходят человеческие потоки. И эту оценку можно выполнить по данным дистанционного зондирования. Узнать тип дома можно по крыше производственная ли это площадка, жилой дом либо офисное здание.

Высоту и этажность рассчитывают по тени, которую дом отбрасывает и по данным о том, в какой момент времени сделали фотографию. Так оценивают, сколько в среднем там может жить людей. Для большей части территорий с обычной плотностью населения оценки хорошо совпадают с реальностью.

Эти данные важны для компаний, которые занимаются застройкой и развитием торговых сетей. Иной пример сканирование инфраструктурных объектов. Есть множество производственных помещений, чертежей которых не сохранилось. Но при планировании ремонта либо расширения без их не обойтись.

Такую задачку можно решить автоматизированно обработав данные сканирования лидаром. При этом это можно делать как изнутри строения, так и снаружи. По сиим данным можно воссоздать полную цифровую модель строения, с которой можно делать все что угодно, в том числе планировать ремонт и конфигурации. В нефтегазовой промышленности есть задачка оценки, как просто нефть проходит через породу и, следовательно, можно ли ее существующими промышленными способами извлечь так, чтоб это было рентабельно.

Задачка решается через бурение. Для этого делают пробные скважины, из которых достают эталоны породы керн. По томограммам этого керна можно вернуть цифровую модель породы и осознать, где в ней находятся поры, а где жесткое вещество.

От того, как эта порода пористая и как через нее распространяется вязкая жидкость, зависит, как тяжело будет извлечь нефть. В медицине существует огромное количество задач, связанных с обработкой снимков, на которые доктор растрачивает достаточно много времени. К примеру, по снимкам сердца и предсердия нужно вычислить их размер. Либо по данным сканирования глазного дна осознать, есть ли там какие-то конфигурации, связанные с диабетом.

Ежели доктор будет делать такового рода работу вручную, она займет много времени. Самое основное, что могут появиться ошибки, связанные с тем, что человек, допустим, утомился. Чтоб этого избежать, нейросеть выполняет роль советчика. Схожее программное обеспечение уже одобрено минздравами почти всех государств. Это уже значимый рынок, где способы компьютерного зрения разрешают убыстрить работу и сделать анализы наиболее точными.

Выше изображен проект, который мы делаем с сотрудниками из Государственного мед исследовательского центра нейрохирургии имени академика Н. Это так именуемая предоперационная картина, в рамках которой нужно осознать, что речевой и зрительный центры в мозге человека не пересекаются с опухолью чтоб при удалении опухоли их не травмировать.

В обыденных критериях человека будят во время операции и электрическим щупом практически замыкают контакты на мозговой коре, проверяя, что при этом он внятно говорит, может двигать рукою и так дальше. От данной процедуры нельзя отрешиться, но охото минимизировать время, которое тратится на такового рода манипуляции.

Для этого делают fMRI-скан практически последовательность трехмерных фото мозга, любая из которых указывает, в какой части была активность. Обработка этих сканов дозволяет довольно точно найти, где находятся речевой и зрительный центры. Так хирург может заблаговременно спланировать, как лучше удалять опухоль. Я думаю, почти все слышали о магазине Amazon Go. Продавцов там нет. Человек входит, берет продукт. За счет автоматического определения продукта можно рассчитать стоимость покупки.

По выходе из магазина с человека списывают средства. Похожая система есть для мерчандайзеров она оценивает выкладку. Человек берет телефон, проводит им по полкам и оценивает, где находятся упаковки, сколько их и какого типа, довольно ли продукта. Эти приложения активно развиваются не лишь на Западе, но и в Рф. 1-ый магазин без продавцов уже протестировали в Москве. Обычная задачка в данной для нас сфере спрогнозировать положение объектов в трехмерном пространстве по изображениям с камер.

Расчет координат центра, угла поворота все эти задачки удачно решаются с применением нейросетей. Не считая того, кар, получив видео некоторого места вокруг себя, может ответить, бывал ли он в этом пространстве, что запечатлел на видео, когда проезжал это же место. Так можно воплотить визуальную навигацию механизированных систем, помогающую автономному транспорту ориентироваться в пространстве по ситуации.

Сначала мы определяли компьютерное зрение как возможность ответить на хоть какой вопросец о изображении. Но чем посильнее мы желаем имитировать способности человека, тем больше нам будет нужно различных нейросетей, обученных на большом количестве изображений различных объектов. И в этом мы чувствуем свои пределы. К примеру, в ImageNet содержится порядка 10 тыщ классов объектов. Мы можем соединить несколько нейросетей, заточенных под определенные вопросцы, это в некий степени уже реализуется в неких инженерных системах.

Способ не безупречный, необходимо учесть подобласти, но в целом можно пробовать. Дарю идею, по Google Scholar BatchNorm это полностью реально! Можно считать новейшие датасеты, можно новейшие курсы. Ваш же покорный слуга, перебрав несколько вариантов, тормознул на Google Trends BatchNorm.

Но не у всех тем путь усыпан розами взлет таковой явный и прекрасный, как у батчнорма. Некие определения, к примеру регуляризацию либо skip connections, вообщем не вышло выстроить из-за зашумленности данных. Но в целом тренды собрать удалось. Кому любопытно, что вышло — добро пожаловать под кат! Заместо введения либо про определение картинок Итак! Начальные данные были достаточно сильно зашумлены, время от времени были резкие пики.

Источник: твиттер Андрея Карпаты — студенты стоят в проходах большой аудитории, чтоб слушать лекцию по сверточным нейросетям Условно, довольно было Андрею Карпаты прочесть лекцию знаменитого CSn: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition на человек с популяризацией понятия, как идет резкий пик.

Потому данные сглаживались обычным box-фильтром все сглаженные помечены как Smoothed на оси. Так как нас интересовало сопоставление скорости роста популярности — опосля сглаживания все данные были нормализованы. Вышло достаточно весело. Вот график главных архитектур, соревновавшихся на ImageNet: Источник: Тут и дальше — расчеты создателя по данным Google Trends На графике чрезвычайно отлично видно, что опосля нашумевшей публикации AlexNet , заварившей кашу текущего хайпа нейросетей в конце , еще в течении фактически 2-ух лет бурлил вопреки утверждениям кучи примкнувших лишь относительно узенький круг профессионалов.

В широкие народные массы тема пошла лишь в зимнюю пору — годов. Обратите внимание, каким повторяющимся становится график с года: далее пики каждую весну. В психиатрии это именуется весеннее обост… Это верный признак, что сейчас термин гуглят в основном студенты, и в среднем энтузиазм к AlexNet по сопоставлению с пиком популярности падает. Далее, во 2-ой половине , возник VGG. Учась в МГУ на 3-м курсе, Карен воплотил хороший метод Motion Estimation , который уже 12 лет служит референсом 2-курсникам.

При этом задачки там в кое-чем неуловимо похожи. Сравните: Источник: Функция утрат для задач Motion Estimation материалы создателя и VGG Слева необходимо за малое число измерений отыскать самую глубокую точку в нетривиальной поверхности, зависящей от входных данных при этом может быть много локальных минимумов , и справа необходимо с минимальными вычислениями отыскать точку пониже и тоже куча локальных минимумов, и тоже поверхность зависит от данных.

Слева получим предсказанный motion vector, а справа — обученную сеть. А разница в том, что слева есть лишь неявное измерение цветового места, а справа это пара измерений из сотки миллионов. Ну и вычислительная сложность справа приблизительно на 12 порядков! Немножко так… Но 2-ой курс даже с простой задачкой колтыхаются как… [вырезано цензурой].

И уровень программирования вчерашних школьников по непонятным причинам за крайние 15 лет приметно свалился. Это, разумеется, современный продвинутый аналог классического «Будешь есть манную кашу, станешь космонавтом! Вообщем, в нашем случае, ежели посчитать число малышей в стране и размер отряда астронавтов, шансы в миллионы раз выше, ибо из нашей лаборатории уже двое работают в DeepMind.

Далее был ResNet , пробивший планку количества слоев и начавший взлетать через полгода. И, в конце концов, пришедшийся на начало хайпа DenseNet пошел на взлет практически сходу, даже круче ResNet. Ежели мы говорим про популярность, хотелось бы пару слов вставить про свойства сети и эффективность работы, от которых популярность тоже зависит.

Ежели поглядеть, как на ImageNet предсказывают класс в зависимости от количества операций в сети, расклад будет таковой выше и левее — лучше : Источник: Benchmark Analysis of Representative Deep Neural Network Architectures Типа AlexNet уже совершенно не тортик, и рулят сети на базе ResNet. Но ежели поглядеть на наиболее близкую моему сердечку практическую оценку FPS , то отлично видно, что VGG здесь ближе к оптимуму, и вообщем, расклад приметно изменяется.

В том числе AlexNet нежданно на Парето-оптимальной огибающей горизонтальная шкала логарифмическая, лучше выше и правее : Источник: Benchmark Analysis of Representative Deep Neural Network Architectures Итого: В наиблежайшие годы расклад архитектур с большой вероятностью чрезвычайно значительно обменяется из-за прогресса акселераторов нейросетей , когда какие-то архитектуры уйдут в корзины, а какие-то в один момент взлетят, просто поэтому что лучше лягут на новое железо.

Как практик, не могу не направить внимание, что сопоставление на ImageNet делается по умолчанию на ImageNet-1k, а не на ImageNetk, уже просто поэтому, что большая часть тренирует свои сети на ImageNet-1k, где в 22 раза меньше классов это и проще, и скорее. Переход на ImageNetk, наиболее актуальный для почти всех практических применений, также поменяет расклад для тех, кто заточился на 1k — сильно. Поглубже в технологии и архитектуры Вообщем, вернемся к технологиям.

Термин Dropout как поисковое слово довольно зашумлен, но 5-кратный рост очевидно связан с нейросетями. А спад энтузиазма к нему — быстрее всего с патентом Google и возникновением новейших методов.

Yolo mega darknet тор браузер настройка сети mega вход

Разделяю Ваше тор обзор браузера megaruzxpnew4af Отпад!!!

Исходный код проекта можно отыскать на github. Обратите внимание, что описанные выше шаги могут быть просто выполнены в системе Linux, но это займет незначительно усилий в ветроустановках. Тут рекомендуется установить на win программное обеспечение cygwin, обширно известное как подсистема Linux, для пуска неких команд, используемых в Linux. Для получения инфы о определенных шагах, пожалуйста, обратитесь к Как употреблять команды Unix, такие как make на windowns?

Обучить вас устанавливать Cygwin. Опосля make вы должны получить последующую структуру файлов. Загрузите файл весов модель yolov3. Выполнение команды может занять некое время person. Процентное значение опосля метки категории представляет предсказуемый уровень достоверности.

Согласно результатам, уровень достоверности является относительно высочайшим. По умолчанию YOLO будет определять положение объектов лишь с уверенностью, превосходящей 0, Вы сможете поменять этот порог. Укажите при выполнении команды -thresh Параметры:.

Опосля пуска программы для вас нужно осознать некие главные опции Откройте make-файл, и вы увидите последующее содержимое. Мы просто издержали мало времени, используя процессор для определения изображения. Ежели вы установили CUDA, сейчас вы сможете применять графический процессор для его определения. Потом опять используйте его в корневом каталоге проекта make Ежели вы повторите команду прогнозирования, вы обнаружите, что скорость прогнозирования существенно усовершенствована.

Ежели вы желаете указать, какую видеокарту применять, вы сможете добавить характеристики в командной строке -i Используйте Ali, чтоб указать серийный номер видеокарты, которую вы желаете употреблять, например:. Вы также сможете употреблять CUDA для компиляции, употреблять процессор для расчета, применять -nogpu Параметры:.

XML-файл в виде тега чрезвычайно утомителен и сложен. Дальше запустите официальный скрипт, чтоб сгенерировать файл метки в указанном формате. Learn more. If nothing happens, download GitHub Desktop and try again. If nothing happens, download Xcode and try again. There was a problem preparing your codespace, please try again. Open a pull request to contribute your changes upstream. YOLOv4 model zoo. Requirements and how to install dependencies. FAQ - frequently asked questions. Explanations in issues.

Yolo v4, v3 and v2 for Windows and Linux. And added manual - How to train Yolo v4-v2 to detect your custom objects. If you use build. If you customize build with CMake GUI, darknet executable will be installed in your preferred folder. Replace the address below, on shown in the phone application Smart WebCam and launch:. The CMakeLists. It will also create a shared object library file to use darknet for code development. If you open the build. Just do make in the darknet directory.

You can try to compile and run it on Google Colab in cloud link press «Open in Playground» button at the top-left corner and watch the video link Before make, you can set such options in the Makefile : link. Install Visual Studio or In case you need to download it, please go here: Visual Studio Community.

Remember to install English language pack, this is mandatory for vcpkg! Train it first on 1 GPU for like iterations: darknet. Generally filters depends on the classes , coords and number of mask s, i. So for example, for 2 objects, your file yolo-obj. It will create. For example for img1. Start training by using the command line: darknet.

To train on Linux use command:. Note: If during training you see nan values for avg loss field - then training goes wrong, but if nan is in some other lines - then training goes well. Note: After training use such command for detection: darknet. Note: if error Out of memory occurs then in. Do all the same steps as for the full yolo model as described above.

With the exception of:. Usually sufficient iterations for each class object , but not less than number of training images and not less than iterations in total. But for a more precise definition when you should stop training, use the following manual:.

Region Avg IOU: 0. When you see that average loss 0. The final average loss can be from 0. For example, you stopped training after iterations, but the best result can give one of previous weights , , It can happen due to over-fitting.