Нейронные сети (ИПОВС) / 4 курс - Рычагов М.Н. / Лекции / Lektsiya_6_Intellektualnaya_obrabotka_izobrajeniy_s_pomoschyu_NS_(sokr_variant)
.pdf
Интеллектуальная обработка изображений
с помощью нейронных сетей
Лекция 6
Рычагов М.Н., профессор, д.ф.-м.н.
Содержание
|
Прогресс в обработке изображений |
|
|
|
|
II |
Обработка изображений и компьютерное зрение |
|
|
|
|
III |
НС подход к обработке изображений |
|
|
|
|
IV |
Примеры НС обработки изображений |
|
|
© 2019 МИЭТ, Нейронные сети |
2/44 |
|
2 |
Интеллектуальная обработка изображений
Категоризация / распознавание изображений
Распознавание блюд
o82% (достигнутый уровень)
Распознавание достоприм-тей:
o85% (достигнутый уровень)
«Smart» галерея
Визуальный переводчик
ImageNet top-5 точность: 95%
• Общее число: 14 197 122
• Число BB изображений : 1,034,908
Сегментация / семантическое аннотирование
МРТ сегментация, семантическое аннотирование
Обнаружение опухоли DICE > 80%
Разметка сцены (PASCAL VOC)
Liver
Локализация / Детектирование
Локализация и детектирование объектов
ImageNet соревнования
top-5 точность локализации: 77%
Машина
Велосипед
Собака
Анатомическое детектирование характерных точек
Построение МРТ среза: точность по углу < 10
© 2019 МИЭТ, Нейронные сети |
3/44 |
|
3 |
Обработка изображений и компьютерное зрение
© 2019 МИЭТ, Нейронные сети |
4/44 |
|
4 |
Уровни анализа изображений
*В этой части лекции использован материал к.т.н. А. Чернявского «Как компьютеры видят наш мир», МГУ, 13.10.2018
© 2019 МИЭТ, Нейронные сети |
5/44 |
|
5 |
Представление изображений
© 2019 МИЭТ, Нейронные сети |
6/44 |
|
6 |
Цветовые пространства: Аддитивное – RGB. I
© 2019 МИЭТ, Нейронные сети |
7/44 |
|
7 |
Цветовые пространства: Аддитивное – RGB. II
© 2019 МИЭТ, Нейронные сети |
8/44 |
|
8 |
Цветовые пространства: Субтрактивное – CMY
© 2019 МИЭТ, Нейронные сети |
9/44 |
|
9 |
Цветовые пространства: HSV
|
|
|
|
|
|
© 2019 МИЭТ, Нейронные сети |
10/44 |
|
|
10 |
|