Мэтчинг персонажей. Level Hard

Интро Для всех, кто знаком со свертками, задача мэтчинга персонажейне кажется сверхсложной. На Kaggle есть даже соревнования с подобной задачей и размеченный датасет с персонажами мультсериала Симпсоны . Но здесь ключевое слово — «размеченный». Что делать, если датасет не размеченный и на каждом изображении несколько персонажей, а размечать все это очень не хочется? Тут на помощь приходят алгоритмы сегментации и контрастивное обучение, но обо всем по порядку. Какие данные Мы работали с коллекцией гравюр Британского музея. Все гравюры находятся в открытом доступе , поэтому мы их спарсили (исключительно в исследовательских целях) для дальнейших манипуляций. Итого, у нас в датасете оказалось около 25 тысяч гравюр. Да-да, это только гравюры, о количестве персонажей пока речи не идет. А учитывая любовь граверов 18-19 веков к изображению сцен с массовыми скоплениями людей, можем утверждать сразу, что персонажей будет намного больше.

https://habr.com/ru/articles/868742/

#image_segmentation #image_classification #selfsupervised #computer_vision #detection

Введение в AI Background Remover с использованием TensorFlow.js для React-приложений

Я создал "React Selfie AI Background Remover" — компонент React, который использует TensorFlow.js для удаления фона с изображений прямо в браузере. ✨ Основные особенности: • 🤖 Использует MediaPipe Selfie Segmentation для точной сегментации объектов. • ⚙️ Легко интегрируется в любое React-приложение. • 🖼️ Доступно live demo для тестирования. Вы можете найти компонент здесь: • 📦 NPM • 💻 GitHub

https://habr.com/ru/articles/850890/

#TensorFlowjs #React #AI_Background_Remover #machine_learning #web_applications #Frontend_AI_Integration #image_segmentation #JavaScript_Libraries #MediaPipe_Selfie_Segmentation #Background_Removal