Обработка изображений. - страница 21

Нейросеть против ДТП: как мы разработали искусственный интеллект, чтобы обезопасить поездки в автобусе

Уже несколько лет человечество активно внедряет автоматизированные системы с участием нейросетей в свою повседневность. Вопреки расхожему мнению, не только компании извлекают из этого выгоду, но и обычные люди. И речь не только о коммерческой выгоде — такие системы могут спасать жизни. Система, о которой мы сегодня расскажем, преследует цель сделать жизнь людей безопаснее и удобнее. Сколько времени человек проводит в общественном транспорте? Какие нарушения совершают водители? Можно ли повысить безопасность поездок за счет нейросетей? Ответы — в этом материале.5 лет в дороге

продолжить чтение

PhotoDoodle: система ИИ для редактирования изображений с сохранением стиля и композиции

Исследователи из университетов Китая и Сингапура совместно с ByteDance создали PhotoDoodle — впечатляющую новую систему искусственного интеллекта для редактирования изображений. Модель способна анализировать различные художественные стили всего по нескольким образцам изображений, а затем точно выполнять конкретные инструкции по редактированию.

продолжить чтение

Обработать ночные снимки с телефона до уровня профессиональной камеры: челлендж в рамках воркшопа NTIRE 2025

Ночная фотография — одна из самых трудных областей обработки изображений. Сложные условия освещения, повышенные шумы и нестандартные цветовые переходы создают серьезные преграды для алгоритмов, ориентированных на дневной сценарий. Однако совместными усилиями теоретиков и практиков возможно создать методы, позволяющие даже для ночных снимков со смартфона поднять качество до уровня профессиональной камеры.

продолжить чтение

Как мы прошли бюрократический ад, чтобы разработать нейросеть на заводе: сложности при создании ИИ на производстве

Нейросети помогают предотвращать аварии, оптимизировать процессы и повышать безопасность. Но путь от идеи до успешного внедрения часто оказывается тернистым. В этой статье мы расскажем, как нам удалось внедрить систему на основе нейросетей на действующем заводе, и с какими вызовами мы столкнулись: от бюрократических барьеров до непонимания возможностей технологии Заказчиком.Риск быть задавленным: как мы начали

продолжить чтение

Threshold U-Net: как мы отказались от высокого разрешения и выиграли в скорости бинаризации

Хоть современный ИИ уже почти в состоянии написать симфонию и превратить холст в шедевр, некоторые простые задачи все еще не так просты, если наложить ограничения на решение. Так как главной задачей у нас, в Smart Engines, является распознавание и оцифровка документов

продолжить чтение

Индийский стартап снимает первый ИИ-фильм. Без актеров, камер и режиссеров

Нейросети — это уже не будущее, а вполне себе настоящее. Каждый день появляются новости о каком-нибудь стартапе (сразу приходит на ум китайская DeepSeek), новом научном прорыве или очередном способе заменить человеческий труд.

продолжить чтение

DLSS 4 делает 240 fps в 4К: Как и на каких видеокартах работает новый апскейлер от NVIDIA

DLSS 4 - полезная технология, но определенно не революцияКомпьютерные инновации – явление весьма относительное и зависящее от угла восприятия. Потому что чаще всего за громкими анонсами скрываются минорные улучшения существующих решений, которые маркетологи пытаются выдать за революционные прорывы. Тем не менее,

продолжить чтение

Google добавила SynthID в Magic Editor

Google начала внедрять инструмент для маркировки созданного ИИ контента SynthID в сервис Magic Editor, который работает внутри Google Photos.Технология работает путём внедрения цифрового водяного знака в пиксели изображений, сгенерированных ИИ, либо в каждый кадр видео. Google внедрит в SynthID в инструмент Reimagine в Magic Editor. 

продолжить чтение

Распознавание снимков — почему нейросеть не лучший выбор, и как мне помог сервис распознаваний капчи — личный опыт

продолжить чтение

Квадратная структура на поверхности Марса породила конспирологические теории

Исследователи и пользователи Интернета активно обсуждают снимок квадратной структуры на поверхности Марса, сделанный камерой Mars Orbiter. Его опубликовали на сайте Mars Image Explorer Университета штата Аризона.

продолжить чтение