В MIT создали нейросеть, которая обучит роботов сегментировать и передвигать предметы

Исследователи из MIT разработали алгоритм компьютерного зрения Dense Object Net, который помогает роботам в реальном времени распознавать, анализировать и определять назначение новых объектов. Теперь роботы смогут лучше манипулировать предметами — выбирать нужный предмет из нескольких, оценив его свойства. Как работает алгоритм…
imagenet

Cтуденты создали алгоритм, который на 40% эффективнее ИИ от Google

Cтуденты из fast.ai разработали алгоритм, который на 40% эффективнее чем код Google для анализа и классификации изображений. Обучение нейросети заняло 18 минут и стоило $40. Команда обучила алгоритм на датасете…
depth estimation using neural networks

Оценка глубины на изображении при помощи Encoder-Decoder сетей

От современных автономных мобильных роботов, например, беспилотных автомобилей, требуется глубокое понимание окружения. Полнота и точность модели окружающей среды играют ключевую роль для безопасности и эффективности работы. Камеры или датчики? В то…
Human Pose Estimation Under Occlusions

“Видеть сквозь стены” — исследователи научились определять позу человека за стеной

Возможность видеть сквозь стены всегда считалась сверхспособностью, и не раз становилась идеей научно-фантастических фильмов. В 2011 году исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) объявили о разработке радара, показывающего в режиме…
Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions

Реконструкция фотографий методом частичной свертки от Nvidia

“Image inpainting” — задача заполнения пробелов в изображении (реконструкция, дорисовка). Цель работы, проделанной авторами — предложить модель для реконструкции изображений, которая надежно работает на нерегулярных пробелах и создает семантически значимые прогнозы, которые сочетаются с…