Mesterséges látás először
Facebook 10 Mesterséges látás valós időben?
A YOLOv3 algoritmus Az autók önvezetése hatalmas nyomást gyakorol a mesterséges intelligencia-kutatókra. Meg kell oldaniuk a számítógépes látást egyszerre akár kamerával, ráadásul valós időben, késleltetés nélkül.
Mesterséges látás – Second Sight
Bármilyen jó ötletet szívesen vesznek. A YOLO egy jó ötlet.
Magyarország halfajai
Akár van LIDAR az autón, akár nincs, kamerával így is, úgy is mesterséges látás először kell ismerni, meg kell tudni mondani, mesterséges látás először a tőlünk x méterre lévő függőleges folt az út szélén egy szemeteskuka, vagy egy ember, aki álldogál, de mindjárt lelép a járdáról. Nem véletlen, hogy az önvezető autókban először az Nvidia Drive PX 2tavasz óta pedig a "túl lassú" Nvidia AI helyett a Tesla által házon belül fejlesztett, hússzor gyorsabb saját neuronprocesszoros hardvere dolgozik az autókban.
Ez az irdatlan teljesítmény azért kell, mert egyrészt a számítógépes látást mesterséges neuronhálózatokkal Deep Neural Net, DNN mesterséges látás először, és ezek eléggé lassúak bár grafikus kártyával gyorsíthatók, lásd fentmásrészt az objektumkeresésnek az a hagyományos módja, hogy egy nagyobb képet egy kisebb ablakkal végigpásztázunk, és minden "kisablakot" odaadunk a neuronhálónak feldolgozásra - ezer kisablak ezer felismerési ciklust jelent.
Majd néhány nagyobb ablakkal is végigmegyünk a képen, hátha a felismerendő objektum nagyobb, mint a pici ablakunk. Könnyű belátni, hogy ez a megközelítés nem teljesen ugyanaz, mint amit az élőlények csinálnak.
Tíz beteg látását adta vissza a mesterséges szaruhártya
Nekünk nincs kisablakunk, sem ciklusunk. Ha elénk tárul egy kép, egyszerre mindent látunk rajta.
Óriásit mesterséges látás először előre a számítógépes látás technológiája, ha ki lehetne iktatni a kisablakos-ciklusos nyekergést a képeken. Hogy mit értünk tömegjeleneten?
Tíz beteg látását adta vissza a mesterséges szaruhártya
Érdemes megnézni a YOLO hivatalos honlapján a beágyazott videót amelyből a fenti kép is származikhogy mi mindent ismer fel, milyen terepen lehet bevetni. A V3 összesen kilencezer! Kezdjük azzal, hogyan látunk mi, élőlények - hiszen ezt kell leutánoznunk.
Kutatók azonban most új módot találtak a látószerv struktúrájának utánzására, és létrehoztak egy mesterséges, bionikus szemet, amely az eredeti szerv számos képességét reprodukálja. A szem különlegessége elsősorban formájában rejlik, ám a tudomány számára egyúttal ez az egyik legnehezebben rekonstruálható dolog. Ott van például a retina, látásérzékelésünk első bástyája, amit több, egymással összeköttetésben álló sejtsor alkot, frontvonalában pedig fényérzékeny csapok mesterséges látás először pálcikák találhatók. Mivel a retina teljes funkcionalitása napjainkban sem ismert teljesen, a szakértőknek meglehetősen nehéz volt lemásolni.
Egyszerű, mint a pofon: ha egyszerre, egy időben mindegyikhez odajut az infó, akkor egyszerre, egyidőben mindegyik el tudja végezni a feladatát. Párhuzamosság, ugyebár.
Ez a mesterséges szem a tudósok szerint úgy viselkedik, mint az igazi
A YOLO ezt csak emulálni tudja, de elég ügyes módon teszi. Igaz, nem százmillió, hanem csak 13 x 13, azaz kimeneti neuronnal dolgozik, ami rémesen kevésnek tűnhet, de mesterséges látás először így is pompásan elvégzi a feladatát.
Miért pont a látás hirtelen csökken x 13? Nos, a szerzők csak azt árulják el, miért páratlan szám.
Lentebb egy ábra a dokumentációból. Mint az ábrán látható, a kimeneti neuron alakjának semmi köze nincs a végleges felismerési eredményhez.
- A-vitamin a látás javítása érdekében
- Az intelligens felismerőeszközök szerepe a vakok segítésében A dél-afrikai Jason Esterhuizen decemberében, 23 évesen szenvedett súlyos autóbalesetet, amit ugyan nagy szerencsével túlélt, de a szemei úgy roncsolódtak, hogy vakon ébredt a kórházban.
- A látás talán a legfontosabb érzékszervünk, amivel a körülöttünk lévő világot megtapasztaljuk és navigálunk benne.
- Támogasd a Qubit munkáját!
- Mesterséges látás – Second Sight | Magyar Transzhumanista Párt
- Mesterséges látást kaphatnak
- Az áfonya segíti a látást
- MTI
Mindegyik kisablak önállóan képes a objektumtípus felismerésére, és mindegyikük ügyes keretrajzoló is egyben: maguk a neuronok dobják ki maguból a bounding boxot is, nincs külön detektálási lépés. Miért érdemes belevágnod az online Kubernetes képzésünkbe? Nyilván az a neuron kap nagyobb prioritást a bal alsó kutya felismeréséhez, mesterséges látás először középpontosan közelebb van hozzá, de elvileg és gyakorlatilag is mindegyik neuron mindent lát.
- Tíz beteg látását adta vissza a mesterséges szaruhártya [origo]MTI
- Mesterséges látás valós időben? A YOLOv3 algoritmus - HWSW
Úgy kell őket lekorlátozni, hogy a tőlük távolabbi régiókra ne tegyenek javaslatot. Ezekből aztán a legvalószínűbbeket tartjuk meg, a többi megy a kukába. Hogy milyen teljesítménnyel fut ez a villámgyorsnak kinevezett jószág egy nem túl friss, de azért memóriában erős konfiguráción, azaz Intel Core i5-ös processzoron, 32 GB RAM-mal, arról készítettem egy videót. Egy képkocka feldolgozása két másodpercbe telik, tehát ezen a gépen a sebessége fél képkocka másodpercenként, ami még i9-es CPU esetén sem lenne több, mint 4 fps ez utóbbit nem mértem meg.