[Презентация] Как мы взаимодействуем с окружающим миром

Компьютер разделяет изображение на три цветовых канала: красный (R), зелёный (G) и синий (B). Каждый из них представлен оттенком серого. Изображение разбивается на пиксели. Цвет каждого пикселя определяется числом от 0 до 255. Чем ярче пиксель, тем выше значение числа.

Нейросеть обучают распознаванию объектов через разметку изображений: подбирают тысячи картинок, отмечают объекты, формируют обучающие данные. Затем сеть находит закономерности и запоминает их для уверенного распознавания. Чтобы компьютер мог «увидеть» конкретное изображение и отличить его от другого, нужно обучить нейросеть. Нейросеть обучают распознаванию кошек и собак, размечая тысячи изображений. После обучения она отличает эти объекты, но требует новой разметки для узнавания других животных. Подготавливаются тысячи картинок с этими животными; Вся совокупность картинок – обучающие данные.. Вся совокупность картинок – обучающие данные. Нейросеть обучают распознаванию животных, размечая изображения тысяч кошек и собак. Обучающие данные помогают сети находить закономерности и точно различать объекты. Например, чтобы научить нейросеть распознавать кошек и собак: На каждой отмечают, где кошка, а где собака – это называется разметкой изображений. На каждой отмечают, где кошка, а где собака – это называется разметкой изображений; Для обучения нейросети подготавливают тысячи изображений кошек и собак, размечают их и используют как обучающие данные. Нейросеть изучает закономерности и учится различать объекты. Далее нейросеть с помощью алгоритмов ищет на картинках закономерности и «запоминает» их. После обучения она уверенно различает кошек

Компьютер классифицирует изображения, локализует объекты, сегментирует их и описывает словами. Эти задачи выполняются как с изображениями, так и с видео, например, для поиска человека в толпе. После обучения компьютер уже без участия человека решает следующие задачи: Впереди, сзади, в центре, выше или ниже друг друга.. Локализация — определять расположение объектов Компьютер может описывать изображения словами, преобразуя визуальную информацию в текстовое описание. Описание — описывать изображение словами. Компьютер способен классифицировать изображения, определяя, что именно изображено на картинке. Классификация — распознавать, что изображено на картинке. Понять, сколько и каких отдельных объектов на изображении. Сегментация — отделять объекты друг от друга Компьютер классифицирует изображения, определяет положение объектов, сегментирует их и описывает словами. Эти задачи выполняются также с видео, например, для поиска человека в толпе. Эти задачи компьютер выполняет не только с изображениями, но и с видео. Например, с помощью компьютерного зрения можно

Камеры фиксируют информацию недоступную человеческому глазу, но компьютеры могут ошибаться. Например, нейросеть способна спутать полосатую кошку с тигром из-за заслоняющего дерева. Причины ошибок включают недостаточное количество обучающих данных определенной тематики. Ученые и разработчики улучшают качество обучающих наборов данных и алгоритмы, повышая точность систем компьютерного зрения ежегодно.

Технологии компьютерного зрения широко применяются в повседневной жизни: смартфоны распознают владельцев по лицу, поиск фотографий предметов в галерее, бесконтактная оплата в магазинах и метро. В промышленности, транспорте, безопасности и медицине компьютерное зрение также находит значительное использование.

С помощью компьютерного зрения эти машины распознают объекты вокруг, «читают» дорожные знаки и «понимают», где находятся. Беспилотный транспорт (кроме роботов-доставщиков) используется в безлюдных местах — в карьерах, на полях. Но беспилотные поезда и трамваи уже становятся частью городской жизни. Тяжёлые самосвалы для перевозки грузов. Уже разработаны автомобили, способные передвигаться без водителя:. Роботы-доставщики, развозящие заказы в больших городах.

Производство: системы с компьютерным зрением помогают сортировать детали, искать брак, управлять роботизированными машинами и собирать информацию о процессе производства. Сфера безопасности: определяют, кто заходит в здание; контролируют наличие касок, перчаток и других защитных средств на опасных объектах; мониторят состояние водителя транспорта, чтобы предотвратить засыпание от усталости. Медицина: системы распознают на медицинских снимках мельчайшие изменения в теле, указывающие на болезнь, и помогают врачам ставить точный диагноз.