Programma ne vienmēr darbojas pareizi. Iznākums ir monstri ar četrām acīm, bez ausīm, iegareni zvaigznes formā un izkliedēti pa audeklu. Jūs varat izveidot briesmoni pats, zīmējot absurdu pirmajā logā.

Mga programang lietošana at vienkārša. Kreisajā pusē ir zīmēšanas logs. Zem tā ir trīs pogas: atcelt, notīrīt un nejauši zīmēt. Starp kvadrātiem ir poga "Apstrādāt". Viņa pārvērš zīmējumu par kaķi.

Programa pamatā ir pašmācības "neironu tīkls". Mag-iwan ng 20,000 mga larawan. Es tajos izcēlu elementus, halimbawa, ausis, vilnu, degunu, acis, mute. Es iemācījos tos atpazīt un atšķirt pēc to contūrām.

Acis ir biedējošas.

Darbojas nepilnīgi. Tas ir īpaši slikti, ja acis tiek apstrādātas. Attēla robežu definīcija ne vienmēr ir skaidra. Sakarā ar to paradās papildu acis vai tās vispār neparādās.

Tas izrādās smieklīgi. Pakalpojums neattiecas tikai uz kaķiem. Vietnē var uzbūvēt māju no blokiem, līmēt kurpes un modelēt somu nākamajai sezonai.

Modes soma vasarai. Ekskluzīvs na mga disenyo!

Kas bērniem patīk visvairāk? Protams, karikatūras. Tieši šajā sadaļā esam apkopojuši dažādas ārzemju un pašmāju karikatūras. Starp milzīgo izvēli noteikti atradīsiet tādu, kas īpaši iemīlēs jūsu bērnu. Ja jums ir daudz darāmā vai vienkārši vēlaties atpūsties, un bērns prasa pastāvīgu uzmanību, un, ja viņš to nedara, viņš sāk "netīries", tad karikatūras nāks palīgā. Ieslēdzot bērnam multfilmu, jūs varat novērst viņa uzmanību uz vismaz pusstundu vai pat divas vai trīs.

Šis mākslas veids kā animācija pastāv jau ilgu laiku. Šajā laikā kvalitāte ir uzlabojusies, kas nevar vien priecāties. Karikatūras ir neprātīgi iemīlētas jebkuras paaudzes bērniem, visi bērnībā dievināja multenes. Daudziem pieaugušajiem vienā reizē bija jāgaida televizorā un jāskatās, ko rāda. Kādam savulaik paveicās, ja vecāki nopirka kasetes vai diskus. Un jaunā paaudze jau var skatīties, ko vēlas un netērējot no vecāku maciņa, jo gandrīz katrā mājā ir dators un internets, ar kura palīdzību tiek atvērta milzīga multfilmu kartotēka katrai gaumei un kr āsai.

Mazajiem lieliski piemērota padomju klasika, kas ir slavena ar savu vienkāršību, laipnību un patīkamo attēlu. Halimbawa, "Krokodils Gena", "Prostokvašino", "Nu, pagaidi!", "Brēmenes muzikanti", "Lidojošais kuģis", "Vinnijs Pūks", "Kids and Karlsons" at daudzi citi. Jūs pat varat apsēsties ar savu bērnu un atcerēties bērnību. Arī maziem bērniem ir daudz modernu izglītojošu multfilmu, kas atšķiras ne tikai ar spilgtāku attēlu, bet arī pēc satura.

Bērniem, kuri jau beidz bērnudārzu vai mācās pamatskolā, piemērotas izklaidējošas multfilmas, kurās varoņi izglābj kādu vai pat visu pasauli. Tās ir ārzemju multfilmas par supervaroņiem no komiksiem, par burvēm vai fejām, kā arī pašmāju karikatūras par varoņiem.

Tie bērni, kuri jau lēnām un noteikti virzās uz pusaudža vecumu, jau var sākt interesēties par multfilmām, kuru sižets ir īpaši atšķirīgs. Šādās multfilmās nepiespiestā formā bērns ir spiests domāt par nopietnām lietām un piedzīvot daudz emociju. Tie ir piemēroti apskatei visai ģimenei, jo pārdomātā sižeta dēļ būs ne mazāk interesanti arī pieaugušajiem. Šādas multfilmmas var droši likt vienā plauktā ar ģimenes filmām.

Pusaudžiem, neskatoties uz to, ka viņi sevi uzskata par pieaugušajiem, joprojām patīk skatīties multfilmas. Pusaudžiem viņi jau ir drosmīgāki un nav tik nekaitīgi kā bērni. Tajos dominē izklaide, pieaugušo joki, pusaudžu problēmas. Isama ang galvenokārt ir ārzemju seriāla multfilms, halimbawa, Simsoni, Family Guy, Futurama u.c.

Neaizmirstiet par pieaugušajiem. ( ģimenes dzīve, darbs, aizdevumi, pusmūža krīze utt. ).

Karikatūras ir mākslas veids, kurā autora rokas ir pilnībā atraisītas, jo var attēlot pilnīgi jebko un tajā pašā laikā pievienot burvīgu stāstu. Aicinām tās noskatīties jau tagad un gūt lielu prieku.

Attēlu atpazīšana ir klasisks neironu tīklu izmantošanas piemērs. Atcerēsimies, kung alam mo ang proseso ng macību, ang mga kadas gūtības rodas at kāpēc izstrādē jāizmanto bioloģija. Tingnan ang impormasyon tungkol sa griezuma.

Dmitrijs Sošņikovs, Microsoft tehniskais evaņģēlists, Krievijas Mākslīgā intelekta asociācijas biedrs, funkcionālās un loģiskās mākslīgā intelekta programmēšanas skolotājs Maskavas Aviācijas inst i Fitūsita, Maskavas Aviācijas inst i Fitolohista, Maskavas inst i Fitūsita, Maskavas inst i Fitolohis kā arī mūsu kursos, palīdzēs mums ar stāstu.

Iedomājieties, ka mums ir daudz attēlu, kas jāsašķiro divās kaudzēs, izmantojot neironu tīklu. Paano ba ang izdarīt? Protams, viss ir atkarīgs no pašiem objektiem, taču mēs vienmēr varam izcelt dažas iezīmes.

Mums ir jāzina pēc iespējas vairāk informācijas par ievades datiem un jāņem tas vērā manuālajā ievadē, pat pirms tīkla apmācības. Halimbawa, ja mums ir uzdevums attēlā noteikt daudzkrāsainus kaķus, svarīga būs nevis krāsa, bet gan objekta form. Kad mēs atbrīvosimies no krāsām, pārejot uz melnbaltu attēlu, tīkls iemācīsies daudz ātrāk un veiksmīgāk: there būs jāatpazīst vairākas reizes mazāk informācijas.

Patvaļīgu objektu, halimbawa, kaķu un varžu, atpazīšanai acīmredzami svarīga ir krāsa: varde ir zaļa, bet kaķi nav. Ja atstājam krāsu kanālus, katrai paletei tīkls atkal iemācās atpazīt objektus attēlā, jo šis krāsu kanāls tiek padots citiem neironiem.

Bet ko darīt, ja mēs vēlamies iznīcināt slaveno mēmu par kaķiem un maizi, iemācot neironu tīklam noteikt dzīvnieku jebkurā attēlā? Šķiet, ka krāsas un forma ir aptuveni vienādas. Ko tad darīt?

Filtru bankas un bioloģiskā redze

Ar dažādu filtru palīdzību var atlasīt dažādus attēla fragmentus, kas pēc tam tiek atklāti un pārbaudīti kā atsevišķi rekvizīti. Halimbawa, iwasan ang tradicionālajā mašīnmācībā vai neironu tīklos. Ja neironu tīklam ir papildu informācija par objektu struktūru, ar kuriem tas darbojas, tad darba kvalitāte palielinās.

Mašīnredzes jomā ir izstrādātas filtru bankas - filtru komplekti objektu galveno pazīmju izcelšanai.

Līdzīga "arhitektūra" tiek izmantota bioloģijā. Zinātnieki uzskata, ka cilvēka redze nenosaka visu attēlu kopumā, bet gan izceļ raksturīgās iezīmes, unikālas iezīmes, pēc kurām smadzenes identificē objektu. Attiecīgi ātrai un pareizai objekta atpazīšanai ir iespējams noteikt unikālākās pazīmes. Halimbawa, kaķiem var būt ūsas – vēdekļveida horizontālas līnijas attēlā.

Svara dališana

Lai tīklam nebūtu atsevišķi jāmācās atpazīt kaķus dažādās attēla daļās, mēs “dalām” atpazīšanas svarus starp dažādiem ieejas signālu fragmentiem.

Mayroong nepieciešama specializeta tipikal arhitektūra:

• konvolūcijas tīkli darbam ar attēliem
• atkārtoti tīkli darbam ar tekstu/sekvencēm

Neironu tīkli, kuru efektīvi izmanto attēlu atpazīšanā, kuri izmanto īpašus konvolucionālos slāņus (Convolution Layers).

Galvenā ideja at šāda:

• Svara dalisanas izmantošana, lai izveidotu "filtra logu", bilang darbojas virs attēla
• Attēlam pielietotais filtrs palīdz izcelt atpazīšanai svarīgos fragmentus
• Tā kā tradicionālajā mašīnredzē filtri tika izstrādāti ar rokām, neironu tīkli ļauj mums izveidot optimalālus filtrus apmācībā.
• Attēlu filtrēšanu var dabiski apvienot at neironu tīkla aprēķinu

Attēlu apstrādei tiek izmantota konvolūcija, tāpat kā signālu apstrādē.

Aprakstīsim convolūcijas funkciju at šādiem parametriem:

• kodols - konvolūcijas kodols, svara matrica
• pad – cik pikseļu pievienot attēlam ap malām
• solis - filtra pielietošanas biežums. Halimbawa, stride=2 mēs uzņemsim katru otro attēla pikseļu vertikāli un horizontāli, samazinot izšķirtspēju uz pusi

In : def convolve(attēls, kodols, pad = 0, solis = 1): rindas, kolonnas = image.shape output_rows = rindas // solis output_columns = kolonnas // soļa rezultāts = np.zeros((izejas_rindas, izvades_kolonnas)), ja pad > 0: image = np.pad(attēls, pad, "konstante") kernel_size = kernel.size kernel_length = kodols.shape half_kernel = kodola_garums // 2 kernel_flat = kodols.reshape(kernel_size, 1) offset = builtins.abs ( half_kernel-pad) r diapazonā (nobīde, rindas - nobīde, solis): c diapazonā (nobīde, kolonnas - nobīde, solis): rr = r - half_kernel + pad cc = c - half_kernel + spilventiņu ielāps = attēla rezultāts = npēla rezultāts. dot(patch.reshape(1, kodola_izmērs), kodola_plakans) atgriež rezultātu
Sa : def show_convolution(kodols, solis = 1): """ Parada konvolācijas effecttu ar doto kodolu.""" fig = pylab.figure(figsize = (9,9)) gs = gridspec.GridSpec(3, 3, height_ratios =) start=1 priekš at diapazonā (3): attēls = images_train conv = convolve(attēls, kodols, kodols.shape//2, stride) ax = fig.add_subplot(gs[i]) pylab.imshow (attēls, interpolācija ="tuvākais") ax.set_xticks() ax.set_yticks() ax = fig.add_subplot(gs) pylab.imshow(kernel, cmap="grey", interpolation="vistuvākais") ax.set_xticks() ax.set_yticks( ) ax = fig.add_subplot(gs) pylab.imshow(conv, interpolation="malapit") ax.set_xticks() ax.set_yticks() pylab.show()
Sa : blur_kernel = np.array([, , , , ], dtype="float32") blur_kernel /= 273

Salain

Aizmiglot

Izplūduma filtrs ļauj izlīdzināt nelīdzenumus un uzsvērt objektu kopējo formu.

Sa : show_convolution(blur_kernel)

Vertikālās malas

Varat izdomāt filtru, kas izceļ attēla vertikālās spilgtuma pārejas. Šeit zilā krāsa norāda pāreju no melnas uz baltu, dzeltena - otrādi.

Sa : vertical_edge_kernel = np.array([, , , ], dtype="float32") vertical_edge_kernel /= 166
Sa : show_convolution(vertical_edge_kernel)

Horizontālās malas

Līdzīgu filtru var izveidot, lai izceltu attēla horizontālos triepienus.

Sa : horizontal_bar_kernel = np.array([, [-2, -8, -13, -8, -2], , [-2, -8, -13, -8, -2], ], dtype=" float32") horizontal_bar_kernel /= 132
Sa : show_convolution(horizontal_bar_kernel)

kontūru filtres

Varat arī izveidot 9x9 filtru, bilang izcels attēla kontūras.

Sa : blob_kernel = np.array([, , , , , , , , ], dtype="float32") blob_kernel /= np.sum(np.abs(blob_kernel))
Sa : show_convolution(blob_kernel)
Lūk, kā darbojas klasiskais ciparu atpazīšanas piemērs: katram ciparam ir savas raksturīgās ģeometriskās pazīmes (divi apļi - astotnieks, slīpsvītra attēla pusē - viens utt.), ve t kuikīt neironu. . Mēs izveidojam filtrus, kas raksturo katru ciparu, mēs palaižam katru no filtriem virs attēla un samazinām kļūdu līdz minimumam.

Oo žādas: astes, ausis, ūsas, deguns, kažoks un krāsa. . Un katram kaķim nevar būt nekā kopīga ar otru. Neironu tīkls ar nelielu datu apjomu par objekta uzbūvi nespēs saprast, ka viens kaķis guļ, bet otrs stāv uz pakaļkājām.

Konvolūcijas tīkla pamatideja

• Mēs izveidojam neironu tīklā konvolucionālo slāni, kas nodrošina filtra uzlikšanu attēlam.
• Mēs apmācām filtru svarus, izmantojot atpakaļpavairošanas algoritmu

Halimbawa, mga nanay at mga attēls i, 2 convolucionālie filtri w ar izejam o. Izvades attēla elementi tiks aprēķināti šādi:

Svara treniņš

Algorithms at mga šāds:

• Visiem attēla pikseļiem tiek piemērots filtrs at vienādu svaru.
• Sinasala ng Šajā gadījumā ang "darbojas" pa visu attēlu.
• Mēs vēlamies apmācīt šos svarus (kopīgos visiem pikseļiem), izmantojot atpakaļpavairošanas algoritmu.
• Lai to izdarītu, mums ir jāsamazina filtra pielietojums līdz vienai matricu reizināšanai.
• Atšķirībā no pilnībā savienota slāņa, apmācībai būs mazāk svaru un vairāk piemēru.
• Viltīgs - im2col

im2col

Saksim ar attēlu x, kur katrs pixelis atbilst burtam:

Pavisam nesen izstrādātājs Kristofers Hese pasaulei atklāja savu ideju - projektu. Sa pamamagitan ng mga itoronu tīkla palīdzību uzzīmētie kaķi pārvēršas par “īstiem”. Idejas pamatā sa Google mašīnmācīšanās sistēma TensorFlow. Edges2cats at sadalīts divos "laukos". Pirmajā lietotājs uzzīmē kaķi (vai tamlīdzīgu), bet otrajā neironu tīkls cenšas panākt, lai zīmējums izskatās pēc īsta dzīvnieka.

Vienkārša izklaide patika interneta lietotājiem. Viņi sāka masveidā publicēt savus jaunos mājdzīvniekus Twitter. Dažos gadījumos neironu tīkla radītais “attēls” izskatījās ļoti reālistisks, it kā mums būtu reālas dzīvas būtnes fotogrāfija. Daži lietotāji mēģināja padarīt kaķus mīļus (dažkārt viņiem pat izdevās), taču daudzos gadījumos piedzima īsti monstri.

Ņemiet vērā, ka acu atpazīšanas sistēma ne vienmēr darbojas pareizi, tāpēc dažos attēlos dzīvnieku acis principā nav redzamas, savukārt citos zīlītes var atrasties vietā, kur vajadzētu b ūt.