AI is everywhere
“By 2022, the computer vision and hardware market is expected to reach $48.6 billion”
-
tractica.com
Are you ready?
План-капкан:
Часть первая.
Computer Vision.
Немножко истории
И еще чуть-чуть
Face Detection
Face Recognition
Немножечко социального рейтинга по фото
Payment system.
Мне без колы, пожалуйста
Кто не спрятался, я не виноват
Face Recognition protection.
Я тучка, тучка, тучка, я вовсе не медведь:
Gesture detection
and etc.
Nudity Detection.
У нас тут дети!
OCR.
Где это было, когда я был в универе?
Self-driving car. Autonomy: Level 5
Healthcare.
Всех излечит, исцелит...
Smart home devices
Ищем воду на Марсе
Parallel reality incoming
Computer Vision пытается работать по аналогии
Нейроны ищут шаблоны
“The analogy to deep learning is that the rocket engine is the deep learning models and the fuel is the huge amounts of data we can feed to these algorithms.”
– Andrew Ng (source: Wired)
ProductNet
ImageNet
Domain Adaptation
Domain Adaptation
Convolutional Neural Network
Каждый пиксель - число
В таком виде MLP ждет данные
CNN “фильтрует” изображение
Vertical Sober Filter
Horizontal Sober Filter
Convolutional Neural Network
Max/Average Pooling
Max pooling x2
Convolutional Neural Network
1. LeNet-5
2. AlexNet
3. VGG-16
4. Inception-v1
5. Inception-v3
6. ResNet-50
7. Xception
8. Inception-v4
9. Inception-ResNets
10. ResNeXt-50
Inception V3
Чудище Франкенштейна
Часть вторая.
Face Recognition.
face_recognition
Execution time comparison
Haar Cascades трудятся
Haar Cascades трудятся
Notebook.
ПМ: У нас новый проект на питоне о Computer Vision.
Я: *визжит от радости*
HoG:
Haar Cascades:
CNN на практике с помощью tensorflow:
Inception v3:
CNN:
More CNN:
CNN Architectures:
face_recognition:
←немного практики