NeuroCore
Создание нейросетей и сбор/разметка датасетов. (https://tinyurl.com/casevcru) Подписывайся на наш Telegram: https://t.me/neurocore
Наталья, привет! Вы правы, мотивация деньгами первична. Какой смысл от всех технических наворотов, если оплата труда не соответствует ожиданиям соискателя?
Но помощью видеоаналитики владельцы бизнеса могут получить важные сведения, чтобы увеличить показатели выручки. Например, увеличить количество клиентов в кафе или ресторане, проанализировав самые "горячие" витрины, где люди чаще всего останавливаются. Таким образом, владелец бизнеса может понять почему конкретная витрина или товар заинтересовали покупателя. Следовательно, может либо увеличить количество целевого товара, либо оборудовать все остальные витрины схожим образом, либо что-то еще.
На мой взгляд, количество людей в кафе/ресторане напрямую коррелирует с количеством чаевых, которые может получить тот же официант. Получается ситуация, где выигрывают оба: и владелец бизнеса, и работники :)
Евгений, спасибо за интерес к процессу.
Видео с одной и той же лошадью мы безусловно встречали. Как решали эту проблему:
1. Обеспечивали проверку на дубли с помощью ПО, которое отсекает одинаковые кадры. Конкретно мы использовали алгоритм сравнения изображений, который сравнивает пиксели изображения и определяет их похожесть. Если два кадра слишком похожи, то один из них удалялся.
2. Ручная проверка, либо проверка по просьбе клиента (было несколько раз)
В данном случае этого хватило, чтобы обеспечить чистый датасет. Но вообще, в особо тяжелых случаях используются разные методы. Перечислю основные ниже:
1. Определение дублированных кадров по хешу: Каждому кадру можно присвоить уникальный хеш, который вычисляется на основе его содержимого. Затем можно сравнить хеши для всех кадров, и если два и более хеша совпадают, то это указывает на наличие дублированных кадров.
2. Использование временных меток: Если известны временные метки для каждого кадра, то можно проверить, сколько кадров имеют одинаковую метку времени. Если несколько кадров имеют одинаковую метку времени, то это может указывать на дублированные кадры.
3. Использование алгоритмов машинного обучения: Можно обучить модель машинного обучения для определения дублированных кадров на основе набора размеченных данных, где для каждого кадра будет указано, является ли он дубликатом или нет.
Евгений, привет! Просто фото из браузера маловероятно подходило, только в том случае если по 1 лошади была серия снимков. Если снимок по лошади 1, то ценности в этом кадре никакой и мы исключали его из датасета.
Но как правило, мы брали видеоряд по лошади. Далее видеоряд нарезался на кадры, например:
1 кадр: лошадь отвернулась от объектива - не берем
2 кадр: лошадь повернулась наполовину в объектив - не берем
3 кадр: лошадь повернулась анфас, полуанфас к объективу - берем
В кадре 3 включается нейросеть, которая детектирует наличие на снимке левого глаза, правого глаза, левой ноздри, правой ноздри и нижней губы. Если все 5 точек лошади видны - такой кадр автоматически улетал в датасет, т.к. подходил по ТЗ. В датасете при этом сохранялась структура, что снимки конкретно взятой лошади лежали отдельно от остальных.
Представить работу нейросети можно по гифке сразу после заголовка "Идеальное решение". Там лошадка в кадре сначала спиной появляется, потом в момент когда разворачивается мордой к оператору - идет захват в прямоугольник и ландмарки по ключевым точкам. На выходе с такого видео мы получали только кадры, где морда лошади видна на 100% - остальное улетало в мусор.
Надеюсь понятно объяснил)
Все верно, Мария! Будущее буквально наступает на пятки)
Тарас, привет! В данном случае нейросети - это вспомогательный инструмент, который помогает человеку, а не заменяет его.
С другой стороны, мы понимаем ваши опасения. Мир будущего, где большая часть компетенций будет обеспечена через технологии - уже на горизонте. И как с этим быть, нам еще предстоит понять. Сразу на ум приходит промышленная революция, когда появилось такое явление как технологическая безработица. В отдельную касту выделялись луддиты, которые начали сжигать станки, забирающие, по их мнению, рабочие места. Сами станки требовали меньших компетенций, чем станки старого образца, в связи с чем упала часовая оплата.
Тогда человечество приспособилось, но это потребовало времени. Зато сейчас на автоматизацию промышленного производства мало кто смотрит сугубо негативно.
Мы считаем, что надо взвешивать все за и против и не забывать, что нейросети несут с собой массу преимуществ. В той же медицинской сфере качество диагностики за счет нейросетей существенно улучшилось. И лично автор этой статьи, в случае чего, предпочел бы попасть на операционный стол к специалисту, который владеет современным арсеналом диагностики. А вы?
Олег, спасибо за отзыв! Будем и дальше стараться писать интересные статьи
Не делали, но только из-за ТЗ) Воссоздать гиперреалистичную драку - звучит как новый челлендж, за который мы бы с радостью взялись
Артем, здравствуйте! Обязательно расскажите :) Можете еще поделиться ссылкой на наш канал в VC.RU - будем вам признательны (https://vc.ru/u/1700314-neurocore)
Касаемо вашего вопроса:
"А если Нейросеть научиться детектировать фейковые драки?"
Такой шанс есть, но как часто люди дерутся понарошку? В рамках ложных срабатываний вспоминаются автопилоты, которые ловят ступор, если на капот поставить дорожный конус))) Для драк что-то похожее сложно придумать. Для нейросети достаточно усвоить какие-то основные паттерны конфликтной ситуации, чтобы она с каким-то процентом уверенности смогла вынести вердикт, что на видео с камер идет драка.
Кроме того, камеры с ИИ, которая определяет драки (это лишь мое предположение) будут ставить в строго отведенных местах, где повышена опасность возникновения драки. Например, в клубах или на выходах из клубов. То есть в спортзале на ринге смысл в такой камере практически отсутствует.
Ну и в завершение, мы старались снимать процесс драки убедительно :) Синяки, ушибы, разломанные ногти - яркое тому подтверждение. Можем показать пару фотографий с бекстейджа)
Иван, здравствуйте! Нас редко просят скачать что-то из открытых источников. Как правило, перед тем как обратиться к нам с запросом на сбор данных - клиент уже использовал данные из открытых источников. Но на всякий случай мы всегда переспрашиваем :)
В данном случае мы провели исследование и нашли подходящие данные в интернете. Полученный результат мы предложили клиенту, но он отказался.
Зато в рамках съемок клиент смог реализовать все свои хотелки из ТЗ, такие как окружение, освещение, количество актеров, обстоятельства драк - такой подход в идеале положительно скажется на точности нейросети конкретно на объектах, где ее будут применять.
Добрый вечер! Вышла вторая часть нашей статьи - https://vc.ru/tribuna/784279-tayler-derden-dlya-ii-kak-my-snyali-dataset-s-drakami-dlya-obucheniya-neyroseti-s-pomoshchyu-lyudey-iz-boycovskogo-kluba-pt-2
Советуем почитать, если понравилась первая часть :)
Спасибо! Благодарим за ваш отзыв :)
Добрый день!
Примеры видео будут в следующей части. Обязательно ждите))
Собирать данные под нестандартные задачи машинного обучения - для нас привычный формат.
Дмитрий, добрый день!
Благодарим за вопрос. У нас есть варианты облачной установки, когда распознавание номеров по API происходит и вариант локальной установки, который был описан в статье выше. Демо по ссылке для того, чтоб проверить, как работает наше распознавание :
https://demo.neuro-vision.tech/
Николай, благодарим за обратную связь! Надеюсь, что последующие публикации порадуют Вас также!
Для людей, а не против людей. Согласны с тем, что все нововведения с ИИ так или иначе должны руководствоваться такими принципами.
Но все-таки пользоваться телефоном во время вождения - опасно. Особенно когда речь заходит о водителях транспорта общественного пользования. Наша нейросеть сконцентрирована на опасных состояниях водителей, а вследствие чего они были допущены - это уже другая история, которая как раз подсвечивается с помощью встроенной аналитики.
Не допускать переработки и создать условия для работы - тут с вами полностью согласны.