Конкурс по машинному обучению
С призовым фондом в 100 млн рублей
Условия

Российский стартап N-tech.Lab обошел команду Google в конкурсе алгоритмов по распознаванию лиц

Российская компания N-Tech.Lab стала победителем мирового чемпионата по распознаванию лиц The MegaFace Benchmark, организованного Университетом Вашингтона. Созданный компанией алгоритм оказался самым эффективным среди более 100 решений, предложенных экспертами со всего мира, в том числе из Google. Об этом vc.ru рассказали представители N-Tech.Lab.

Участникам конкурса предлагалось «узнать» изображения людей из двух коллекций в большой базе фотографий. Первая коллекция состояла из 100 000 изображений людей примерно одного возраста, вторая – из 900 человек разных возрастов. Поиск проводился в базе из 1 млн изображений.

По итогам соревнования эксперты Университета Вашингтона назвали решение N-Tech.Lab наиболее точным для баз с объемом от миллиона и более фотографий — точность распознавания составила 73,3%.

На втором месте оказалось решение Facenet от команды из Google, на третьем — алгоритм, предложенный специалистами Пекинского университета.

Как рассказал «Ведомостям» основатель N-tech.Lab Артём Кухаренко, призовые места в конкурсе не принесут денег, но компания рассчитывает на другое: в июне 2016 года пройдет Конференция компьютерного зрения и распознавания образов, на которой Вашингтонский университет сделает доклад о достижениях технологии распознавания лиц, в том числе об итогах прошедшего конкурса. По мнению Кухаренко, это привлечет к N-tech.Lab внимание инвесторов.

По его словам, компания готовится запустить несколько коммерческих продуктов с использованием своего алгоритма. Один из них — сервис знакомств, позволяющий искать людей с внешностью определенного типа.

N-tech.Lab основана в 2015 году. Доля Кухаренко в компании, по данным СПАРК, составляет 25%. Еще по 17,5% принадлежит управляющим партнерам фонда Typhoon digital development Олегу Братишко, Анатолию Гусеву, Александру Кабакову, а также Марине Полянской, 5% – Екатерине Семёновой.

{ "author_name": "Наташа Маркова", "author_type": "self", "tags": ["\u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043f\u044b","\u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u044c","\u043d\u043e\u0432\u043e\u0441\u0442\u0438","n_tech_lab"], "comments": 2, "likes": 14, "favorites": 1, "is_advertisement": false, "subsite_label": "tribuna", "id": 12299, "is_wide": true, "is_ugc": true, "date": "Mon, 07 Dec 2015 15:10:50 +0300", "is_special": false }
Трибуна
Как мы сделали приложение myVPN.run
В этой статье я расскажу о том, как мы сделали некоммерческое приложение и вышли в «голубой океан» на рынке…
Объявление на vc.ru
0
2 комментария
Популярные
По порядку

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

0

"наиболее точным для баз с объемом от миллиона и более фотографий"
видимо Facenet на объеме менее миллиона

Ответить

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарии

null