html текст
All interests
  • All interests
  • Design
  • Food
  • Gadgets
  • Humor
  • News
  • Photo
  • Travel
  • Video
Click to see the next recommended page
Like it
Don't like
Add to Favorites

Нейросеть разглядела ствол дерева за листьями


Takahiro Isokane et al. / arXiv.org, 2018

Японские исследователи создали алгоритм, строящий скрытую под листьями структуру растения на основе фотографий с разных ракурсов. Разработчики считают, что он позволит владельцам больших плантаций следить за ростом растений с помощью автоматизированных средств, например, летающего между растениями дрона. Разработка будет представлена на конференции CVPR 2018, статья с ее описанием доступна на arXiv.org.

Программы уже умеют создавать довольно точную трехмерную модель объекта по его двумерным изображениям, но обычно их задача заключается в создании модели видимой части объекта. Куда более сложная задача — воссоздание внутренней структуры объекта, которая не видна на исходных изображениях. Как правило, эта задача стоит перед системами захвата движения, которые воссоздают движения скелета человека или животных на основе видеозаписи без использования закрепляемых на теле датчиков или маркеров.

Группа исследователей под руководством Ясуси Яги (Yasushi Yagi) из Осакского университета разработала метод определения структуры деревьев и других растений, скрытой за их листьями. Авторы использовали подход, который часто применяемый разработчиками нейросетей, переносящих детали изображения между разными стилями (например, такой метод применили программисты из NVIDIA, научившие алгоритм превращать зиму в лето). В своей работе исследователи превращают исходное изображение растения с листьями в карту, отображающую структуру веток.

Разработчики использовали нейросеть pix2pix, которая принимает изображение растения с листвой и создает карту, в которой каждый пиксель отображает вероятность того, что на нем изображена ветка. Авторы натренировали нейросеть на парах изображений — исходном изображении растения и структуре его ствола. Для этого исследователи создали десять 3D-моделей растений. После этого изображения со многих ракурсов, обработанные pix2pix, передаются на систему, которая учитывает положение камеры на каждом из снимков и собирает их в единую 3D-модель, которая также отображает вероятность нахождения ветки, но уже в объемном виде.

Ракурсы камеры

Takahiro Isokane et al. / arXiv.org, 2018

Разработчики протестировали алгоритм на моделях растений и на нескольких настоящих растениях. Результаты работы алгоритма можно увидеть в ролике:


В прошлом году авторы проекта pix2pix, на котором основана нейросеть японских разработчиков, представили систему, которая превращает созданные в графическом редакторе наброски лиц в портреты. Редакция N+1 протестировала систему на мемах и собрала получившиеся изображения в материал «Изображая мемы».

Григорий Копиев

Читать дальше
Twitter
Одноклассники
Мой Мир

материал с nplus1.ru

1

      Add

      You can create thematic collections and keep, for instance, all recipes in one place so you will never lose them.

      No images found
      Previous Next 0 / 0
      500
      • Advertisement
      • Animals
      • Architecture
      • Art
      • Auto
      • Aviation
      • Books
      • Cartoons
      • Celebrities
      • Children
      • Culture
      • Design
      • Economics
      • Education
      • Entertainment
      • Fashion
      • Fitness
      • Food
      • Gadgets
      • Games
      • Health
      • History
      • Hobby
      • Humor
      • Interior
      • Moto
      • Movies
      • Music
      • Nature
      • News
      • Photo
      • Pictures
      • Politics
      • Psychology
      • Science
      • Society
      • Sport
      • Technology
      • Travel
      • Video
      • Weapons
      • Web
      • Work
        Submit
        Valid formats are JPG, PNG, GIF.
        Not more than 5 Мb, please.
        30
        surfingbird.ru/site/
        RSS format guidelines
        500
        • Advertisement
        • Animals
        • Architecture
        • Art
        • Auto
        • Aviation
        • Books
        • Cartoons
        • Celebrities
        • Children
        • Culture
        • Design
        • Economics
        • Education
        • Entertainment
        • Fashion
        • Fitness
        • Food
        • Gadgets
        • Games
        • Health
        • History
        • Hobby
        • Humor
        • Interior
        • Moto
        • Movies
        • Music
        • Nature
        • News
        • Photo
        • Pictures
        • Politics
        • Psychology
        • Science
        • Society
        • Sport
        • Technology
        • Travel
        • Video
        • Weapons
        • Web
        • Work

          Submit

          Thank you! Wait for moderation.

          Тебе это не нравится?

          You can block the domain, tag, user or channel, and we'll stop recommend it to you. You can always unblock them in your settings.

          • nplus1.ru
          • университет
          • домен nplus1.ru

          Get a link

          Спасибо, твоя жалоба принята.

          Log on to Surfingbird

          Recover
          Sign up

          or

          Welcome to Surfingbird.com!

          You'll find thousands of interesting pages, photos, and videos inside.
          Join!

          • Personal
            recommendations

          • Stash
            interesting and useful stuff

          • Anywhere,
            anytime

          Do we already know you? Login or restore the password.

          Close

          Add to collection

             

            Facebook

            Ваш профиль на рассмотрении, обновите страницу через несколько секунд

            Facebook

            К сожалению, вы не попадаете под условия акции