RL-агент от DeepMind обошел человека во всех 57 играх Atari 2600

1 апреля 2020

RL-агент от DeepMind обошел человека во всех 57 играх Atari 2600

DeepMind разработали RL-агента Agent57, который обошел человека во всех 57 играх Atari 2600. Agent57 совмещает в себе алгоритм для эффективного исследования среды с мета-контроллером. Мета-контроллер отвечает за адаптацию исследования среды…

Transformer нейросеть распознает текст на изображениях

22 марта 2020

Transformer нейросеть распознает текст на изображениях

Transformer-OCR — нейросетевая модель, которую обучили распознавать надписи на изображениях. Модель обходит существующие state-of-the-art методы на 5 датасетах. Для датасета с изображениями вывесок с закрученным текстом CUTE модель обходит предыдущие…

BART: state-of-the-art нейросетевая архитектура для суммаризации текстов

16 марта 2020

BART: state-of-the-art нейросетевая архитектура для суммаризации текстов

BART — это state-of-the-art нейросеть для суммаризации текстов. Задача абстрактивной суммаризации текстов предполагает, что модель получает на вход текст. На выходе модель. генерирует текст с описанием общих идей из входного…

3D-MiniNet: семантическая сегментация облаков точек с помощью нейросети

2 марта 2020

3D-MiniNet: семантическая сегментация облаков точек с помощью нейросети

3D-MiniNet — это нейросеть, которая семантически сегментирует точки в облаке точек, которое было получено с помощью лидара. Модель принимает на вход 3D облако точек сцены и для каждой точки предсказывает…

State-of-the-art нейросеть для семантической сегментации с частичным привлечением учителя

24 февраля 2020

State-of-the-art нейросеть для семантической сегментации с частичным привлечением учителя

Нейросеть обучили семантически сегментировать объекты на изображении, имея только лейблы классов объектов без попиксельной разметки. Модель итеративно выучивает схожесть пикселей и выдает более правдоподобные маски объектов. Предложенный подход обходит предыдущие…

FaceShifter: нейросеть заменяет лица на фотографиях

31 января 2020

FaceShifter: нейросеть заменяет лица на фотографиях

FaceShifter — это двухступенчатый нейросетевой фреймворк для реалистичного переноса лица на изображение человека. Модель устойчива к окклюзии лиц на входных изображениях. Исследователи заявляют, что FaceShifter лучше, чем предыдущие подходы, сохраняет…

BlendMask: нейросеть обходит state-of-the-art на задаче сегментации объектов

8 января 2020

BlendMask: нейросеть обходит state-of-the-art на задаче сегментации объектов

BlendMask — это нейросетевая модель для instance сегментации объектов на изображении. Модель выдает более точные границы объектов, чем Mask R-CNN, на COCO датасете при схожих параметрах обучения. При этом BlendMask…

JSNet: семантическая и instance сегментация 3D облаков точек

30 декабря 2019

JSNet: семантическая и instance сегментация 3D облаков точек

JSNet — это нейросеть для end-to-end семантической и instance сегментации 3D облаков точек. Модель принимает на вход облако точек, а на выходе отдает разметку объектов для семантической и instance сегментации.…

SpineNet: архитектура для распознавания и локализации объекта на изображении

18 декабря 2019

SpineNet: архитектура для распознавания и локализации объекта на изображении

SpineNet — это backbone нейросетевая архитектура для задачи распознавания объекта. Разработкой модели занимались исследователи из Google Research. Модель обходит state-of-the-art подходы на задаче распознавания объектов на данных COCO. При этом…

Бот от FAIR научился играть в кооперативные игры со скрытой информацией

7 декабря 2019

Бот от FAIR научился играть в кооперативные игры со скрытой информацией

В FAIR агента обучили играть в кооперативную карточную игру Ханаби. Ханаби является базовой задачей для обучения игровых агентов, потому что содержит в себе и кооперацию, и скрытую информацию. Бот обыгрывает…

Нейросеть распознает действие на видео в реальном времени

30 ноября 2019

Нейросеть распознает действие на видео в реальном времени

YOWO — это сверточная нейросетевая архитектура для распознавания действия на видео в реальном времени. Предыдущие походы использовали для решения этой задачи несколько моделей, предсказания с которых объединялись с помощью еще…

Double Anchor R-CNN: распознавание людей в толпе

1 октября 2019

Double Anchor R-CNN: распознавание людей в толпе

Double Anchor R-CNN — это нейросеть, которая распознает людей в толпе. Алгоритм отдельно для каждого человека на снимке распознает тело и голову, а затем соотносит разметку. Модель обходит предыдущие подходы…

Как использовать нейросеть для диагностирования кожных заболеваний

16 сентября 2019
google2

Как использовать нейросеть для диагностирования кожных заболеваний

В Google обучили нейросеть, которая детектирует кожные заболевания на изображении. По результатам, модель достигает точности сертифицированного дерматолога при определении 26 типов кожных заболеваний. Точность определения кожных заболеваний терапевтами и дерматологами…

DVD-GAN: новый state-of-the-art в генерации видео

30 августа 2019

DVD-GAN: новый state-of-the-art в генерации видео

DVD-GAN — это нейросеть для генерации видео, которая была разработана исследователями из DeepMind. По результатам экспериментов, DVD-GAN лучше предыдущих решений справляется с задачами генерации и предсказания видео. Модели тестировались на…

Нейросеть от Google AI различает спикеров на аудиозаписи

19 августа 2019

Нейросеть от Google AI различает спикеров на аудиозаписи

Разработчики в Google AI опубликовали нейросетевую модель, которая распознает спикеров на аудиозаписи. Нейросеть была протестирована на задаче распознавания аудиозаписей медицинских обследований. В сравнении с state-of-the-art моделью предложенный подход сокращает процент…

Нейросеть заполняет отсутствующие фрагменты в видеозаписи

14 августа 2019

Нейросеть заполняет отсутствующие фрагменты в видеозаписи

Исследователи использовали предсказание оптического потока для заполнения отсутствующих фрагментов в видеозаписи. Метод был протестирован на задачах DAVIS и YouTubeVOS. Модель получила state-of-the-art результаты по скорости обучения и качеству предсказаний. Оптический…

SelFlow: модель предсказывает передвижения объектов на видео

13 августа 2019

SelFlow: модель предсказывает передвижения объектов на видео

SelFlow — это нейросетевая модель, которая предсказывает последовательность передвижений объекта на видеозаписи. Нейросеть обучается как с учителем, так и без. По точности предсказаний SelFlow обходит state-of-the-art алгоритмы на 4-х задачах. …

Gated-SCNN: новый state-of-the-art в семантической сегментации

28 июля 2019

Gated-SCNN: новый state-of-the-art в семантической сегментации

Gated-SCNN — это двухпоточная сверточная нейросеть для семантической сегментации изображений. GSCNN обходит state-of-the-art архитектуры на 2-4% на задаче Cityscapes. Архитектура была разработана исследователями из NVIDIA. Текущие state-of-the-art методы для сегментации…

BigBiGAN: новый state-of-the-art подход в обучении представлений

15 июля 2019

BigBiGAN: новый state-of-the-art подход в обучении представлений

BigBiGAN — это генеративная нейросеть, которую адаптировали к задаче обучения представлений. В основе BigBiGAN лежит BigGAN,  — текущий state-of-the-art для генерации изображений. Модель была разработана исследователями из DeepMind. Состязательные генеративные…

DLRM: Facebook опубликовали нейросетевую рекомендательную систему

7 июля 2019

DLRM: Facebook опубликовали нейросетевую рекомендательную систему

Facebook опубликовали нейросетевую рекомендательную систему (DLRM) на PyTorch и Caffe2. DLRM работает достаточно быстро, чтобы использовать его в компании, и выдает state-of-the-art результаты. DLRM объединяет в себе принципы коллаборативной фильтрации…

XLNet: новый state-of-the-art в задачах обработки естественного языка

28 июня 2019

XLNet: новый state-of-the-art в задачах обработки естественного языка

XLNet — это предобученная модель, которую можно адаптировать под любую поставленную задачу обработки текста. XLNet обходит BERT, — state-of-the-art модель, — на 20 задачах обработки естественного языка. Для 18 XLNet…