Обучение четвероногого робота ходьбе при помощи тренировки нейронной сети в симуляции


Чевероного робота-собаку ANYmal обучили ходить при помощи тренировки нейронной сети в симуляторе.
Подобный подход уже давно применяется в робототехнике, потому что использование симулятора имеет массу преимуществ в скорости, стоимости и безопасности.

( Читать дальше )

Обучение робота действию через однократную демонстрацию


Машинное обучение меняет подход к ручному программированию действий роботов. Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли показали систему обучения робота PR2 действиям путём однократной демонстрации решения нужной задачи человеком.

( Читать дальше )

STM32Cube.AI - пакет расширения для STM32CubeMX для встраивания нейронных сетей в микроконтроллеры STM32


STM32Cube.AI — это пакет расширения для STM32CubeMX (программа для конфигурации и генерации кода), позволяющий встраивать и использовать нейронные сети на микроконтроллерах STM32.

( Читать дальше )

TTA - аугментация во время теста

аугментация котиков
TTA — test-time augmentation — аугментация во время теста.
Это способ увеличить качество классификатора за счёт усреднения предсказаний для изображений и их аугментаций.

( Читать дальше )

Анонсирована версия OpenCV 4.0-alpha

OpenCV logo
Анонсирована новая версия популярной библиотеки компьютерного зрения — OpenCV 4.0-alpha.
Первый промежуточный релиз OpenCV 4.0 gold ожидается в конце октября.

Что нового:
* все последние улучшения, оптимизации и исправления ошибок из ветки 3.4.
* в модуль DNN, добавлен парсер ONNX. Он поддерживает различные нейронные сети, такие как AlexNet, Inception v2, Resnet, VGG и т. д.

( Читать дальше )

Использование Raspberry Pi и TensorFlow для автоматической сортировки деталей LEGO


Вдохновившись сортировщиком огурцов, Paco Garcia сконструировал автоматический сортировщик деталей LEGO, используя одноплатный компьютер Raspberry Pi и нейронную сеть Inception V3, реализованную и обученную на TensorFlow.

Принцип работы:
Камера делает фотографию кирпичика LEGO, нейронная сеть на TensorFlow выполняет классификацию детали и на основании этого система решает в какой бокс нужно направить деталь.

Подробности реализации

( Читать дальше )

DeepWay - атономная навигация для людей с проблемами зрения


Студент колледжа — Satinder Singh, создал систему навигации для людей с проблемами зрения.
Система состоит из камеры, которая крепится на груди пользователя, ноутбука на котором изображение обрабатывается и если алгоритм на основе глубокого обучения (CNN на Keras поверх Tensorflow) определяет, что пользователю нужно переместиться влево или вправо, то отправляется команда контроллеру Arduino Uno, который, в свою очередь, управляет парой сервомашинок, закреплённых на дужке очков.

( Читать дальше )

CMSIS-NN - библиотека для работы с нейронными сетями для микроконтроллеров ARM Cortex-M

STM32
Оказывается, ещё в январе, в стандартную библиотеку — CMSIS (Cortex Microcontroller Software Interface Standard) включили функционал для реализации нейронных сетей — CMSIS-NN.

Основанием для внесения подобного функционала в стандартную библиотеку, стало признание того, что с развитием интеллектуальных периферийных устройств, IoT и т.п. — нейронные сети становятся всё более популярными для выполнения задач аналитики данных сразу на месте, что позволяет уменьшить латентность системы, а также уменьшить энергопотребление, которое можно будет не затрачивать на передачу данных.

CMSIS-NN представляет собой набор функций для реализации нейронных сетей, разработанных для максимизации производительности и минимизации объема потребляемой памяти на процессорных ядрах ARM Cortex-M.

( Читать дальше )

Внимательное изучение данных - это необходимость

отличие научной  и индустриальной работ в области машинного обучения
Свежая статья Питера Уордена (Pete Warden) — «Почему вам необходимо улучшить свои тренировочные данные и как это сделать? (Why you need to improve your training data, and how to do it) снова поднимает серьёзный вопрос, касающийся практического применения алгоритмов машинного обучения для решения реальных задач.
Автор обращает внимание, что в научной среде, основной упор делается на разработку и исследование работы новых моделей, в то время как в индустрии — больше всего времени тратится на подготовку и обработку самих данных.

( Читать дальше )

Использование свёрточной сети на Raspberry Pi для подсчёта пчёл

детектирование пчёл
Вручную разметив фотографии пчёл и используя нейросетевую архитектуру u-net на одноплатнике Raspberry Pi, автору удалось подсчитывать пчёл на входе в улей.

Частичное обучение


Так как с камеры можно получить большое количество изображений, то можно воспользоваться интересным трюком: частичным обучением, оно же — обучение с частичным привлечением учителя (Semi-supervised learning).

В основе этого трюка лежит очень простой подход:

( Читать дальше )