Новости и события » Hi-Tech » Доступен Luminoth, тулкит для решения задач компьютерного зрения

Доступен Luminoth, тулкит для решения задач компьютерного зрения

Доступен Luminoth, тулкит для решения задач компьютерного зрения

Как сообщает opennet.ru Представлен выпуск тулкита Luminoth 0.1, предоставляющего инструменты для использования методов компьютерного зрения. В настоящее время функциональность Luminoth ограничена поддержкой распознавания и классификации объектов на изображениях и видео, но в будущем ожидается добавление новых методов обработки и анализа. Код проекта написан на языке Python и распространяется под лицензией BSD.

Для организации работы нейронных сетей с реализациями алгоритмов выделения объектов в Luminoth используется платформа машинного обучения TensorFlow и библиотека построения сложных нейронных сетей Sonnet (работает поверх TensorFlow). Для ускорения работы нейронной сети возможно привлечение GPU или Google Cloud ML Engine. Предоставляются две модели определения объектов - Faster R-CNN и SSD (Single Shot Multibox Detector).

Модель Faster R-CNN обеспечивает более точные результаты, но SSD работает значительно быстрее и может использоваться для определения объектов в режиме реального времени, например, для анализа видео (при использовании GPU в SSD обеспечивается скорость анализа до 60 кадров в секунду, в то время как Faster R-CNN может обработать лишь 2-5 кадров в секунду). Luminoth предоставляет готовые слепки данных моделей, уже натренированные с использованием наборов данных COCO и Pascal VOC. Для дополнительного обучения поддерживается формат наборов ImageNet. В ближайшее время ожидается интеграция поддержки моделей RetinaNet и Mask R-CNN.

Для пользователей и разработчиков предоставляется простой интерфейс командной строки и Python API, позволяющие подключить готовые модели, при необходимости провести тренировку определения новых объектов и выполнить анализ наличия объектов (например, можно обучить систему по картинкам с динозаврами, после чего система будет сама определять есть ли на изображении динозавр, выдавать координаты выявленных объектов и при необходимости визуализировать результат).

$ lumi predict image.png Found 1 files to predict. Neither checkpoint not config specified, assuming `accurate`. Predicting image.jpg... done. { "file": "image.jpg", "objects": [ {"bbox": [294, 231, 468, 536], "label": "person", "prob": 0.9997}, {"bbox": [494, 289, 578, 439], "label": "person", "prob": 0.9971}, {"bbox": [727, 303, 800, 465], "label": "person", "prob": 0.997}, {"bbox": [555, 315, 652, 560], "label": "person", "prob": 0.9965}, {"bbox": [569, 425, 636, 600], "label": "bicycle", "prob": 0.9934}, {"bbox": [326, 410, 426, 582], "label": "bicycle", "prob": 0.9933}, {"bbox": [744, 380, 784, 482], "label": "bicycle", "prob": 0.9334}, {"bbox": [506, 360, 565, 480], "label": "bicycle", "prob": 0.8724} ] }

Доступен Luminoth, тулкит для решения задач компьютерного зрения

Доступен Luminoth, тулкит для решения задач компьютерного зрения

По материалам:  www.opennet.ru


Стало известно, кто представит Харьков в Национальном...

Стало известно, кто представит Харьков в Национальном финале Red Bull Neymar Jr's Five

В Харькове состоялся очередной общий отборочный турнир международного футбольного соревнования Red Bull Neymar Jr's Five. 19-го мая в Харькове состоялся очередной общий отборочный турнир международного футбольного соревнования Red Bull Neymar подробнее ...

загрузка...


 

Вверх