-
Leap Motion — получение картинки с камер
На фоне новостей о проекте AR-гарнитуры North Star от компании Leap Motion, уместно вспомнить об их основном продукте — контроллере Leap Motion (рус. скачкообразное движение), который представляет собой USB-устройство, отслеживающее в области пространства над собой движение рук, пальцев и карандашей, ручек. Как видно по фотографиям прототипа экспериментальной платформы Project North Star — для отслеживания рук…
-
Глубокие нейронные сети как следующий этап развития программного обеспечения
Многие люди воспринимают нейронные сети как «ещё один инструмент машинного обучения». У них есть свои плюсы и минусы. Они популярны. И, разумеется, их можно использовать, чтобы выиграть соревнования по машинному обучения (Kaggle). Однако, Andrej Karpathy (раньше — исследователь из OpenAI, сейчас — директор по ИИ в Tesla), считает, что подобный взгляд на нейронные сети —…
-
Проблемы применения машинного обучения для решения реальных задач
Машинное обучение (ML), Искусственный Интеллект (AI), нейронные сети (NN) — эти термины в последнее время время не сходят с новостных заголовков и этот шум даже не думает умолкать. Большие данные, вычислительные мощности графических карт (GPU) и огромное количество научных исследований — позволили глубокому обучению стать технологией меняющей мир. Доступность фреймворков машинного обучения в виде открытого…
-
GAN — генеративные состязательные сети
GAN — Generative Adversarial Networks — генеративные состязательные сети. Пока мне не удалось найти устоявшегося русскоязычного названия. Другие варианты: генеративные соревновательные сети порождающие соперничающие сети порождающие соревнующиеся сети Генеративные сети — это очень интересный класс нейронных сетей, которые учатся генерировать определённые объекты. Сейчас, подобные сети очень популярны и используются для самых разных задач — от…
-
Сегментация изображений при помощи нейронной сети: U-Net
U-Net — это архитектура свёрточной нейронной сети, предназначенная для сегментации изображений (первоначально, для биомедицинских изображений).
-
Детектирование объектов — нейросетевой подход
Раньше, для детектирования объектов на изображении, применялся метод скользящего окна — когда прямоугольная область определённой ширины и высоты, перемещается («скользит») по изображению: Такой подход очень просто реализуется кодом вида:
-
От Arduino к STM32
Если, вдруг, ресурсов контроллера Arduino и 8-битных МК Atmel AVR перестаёт хватать — всегда есть вариант перейти на ARM Cortex-M. Например, на популярные микроконтроллеры STM32. Переход можно осуществить довольно плавно — при помощи контроллеров: Leaflabs Maple (STM32F103RB, 72 MHz), STM32 MCU Nucleo. А лучше сразу взять какую-нибудь Discovery. Например, STM32F4Discovery (STM32F407VG, 168 MHz).
-
Что нужно взять с собой на технический хакатон или воркшоп?
Сейчас проводится множество различных интересных мероприятий — разнообразные хакатоны и воркшопы. Например, одним из популярных в России хакатонов является HackDay — двухдневный марофон, который проводит в разных городах Студия Михаила Кечинова. Собственно эта статья и родилась в преддверии очередного хакдея, который должен состояться в Калининграде в конце ноября. Участвовать в подобных мероприятиях крайне полезно и,…
-
Экзоскелет для таракана
В нашей лаборатории, с некоторых пор, живут тараканы. Если конкретнее — тараканы «Мёртвая голова» (Blaberus craniifer) (см. справку про данный вид таракана в конце статьи). И решил я сделать для них экзоскелет. Идея экзоскелета состоит в том, чтобы при помощи камеры отслеживать движения таракана и в соответствии с его перемещением — выдавать команды управления на…
CraftDuino, MakeBlock, OpenCV, pySerial, Python, Raspberry Pi, камера, наше, распознавание, робот, таракан, экзоскелет
-
Как научить робота видеть лица даже в облаках
Для поездки на выставку Robotics Expo 2014, мы захотели научить нашего робота Элвина распознавать лица. Это оказалось довольно просто — достаточно было воспользоваться готовым каскадным классификатором, а в поставке OpenCV уже есть готовые обученные классификаторы для детектирования лиц и глаз.
Преимуществ нет, за исключением читабельности: тип bool обычно имеет размер 1 байт, как и uint8_t. Думаю, компилятор в обоих случаях…