алгоритм

Подписчиков:

Постов:

Создан онлайн-сервис для удаления фона изображений быстрее фотошопа

Нейронные сети уже умеют проделывать с графическими изображениями ранее невообразимые вещи. Например, в июле 2018 года NVIDIA продемонстрировала работу алгоритма, который убирает с фотографий шум и лишние надписи. К сожалению, обычные пользователи не могут воспользоваться его умениями, но есть разработчики, которые щедро делятся своими проектами с обычными людьми. Одним из них стал сервис, позволяющий быстро удалить фон из любой фотографии с человеком.

Сервис называется Remove.bg — он стал отличным примером того, как основанные на машинном обучении проекты становятся легкими потребительскими инструментами. Алгоритмы, которые быстро удаляют фон из фотографий, уже существуют и доступны в открытом доступе. Однако, в отличие от них, этот сервис предоставляет работу алгоритма в максимально удобном для использования виде.

image without background,nvidia,online,сервис,алгоритм,remove

Чтобы удалить фон изображения и оставить только главный объект, необходимо просто загрузить файл на сайт или вставить прямую ссылку на изображение — алгоритм сам проделает работу и выдаст PNG-файл с прозрачным фоном. Инструмент работает только с фотографиями людей, так что удалить фон из картинок с животными и предметами не получится.

В некоторые моменты сервис справляется с удалением даже лучше Adobe Photoshop и ему подобных программ. Разница особенно заметна на фотографиях людей с длинными волосами — нейросеть аккуратно выделяет их и добавляет прозрачность.

Разумеется, в работе встречаются и неточности. Алгоритм не всегда точно определяет границы и может удалить часть лица человека. Например, на изображении ниже видны остатки темного фона. Тем не менее сервис способен выручить в моменты когда под рукой нет фотошопа или другого редактора. Оставшиеся дефекты можно исправить вручную, а если вставить PNG-файл в другой фон, некрасивости вовсе могут стать незаметными.

imago without background,nvidia,online,сервис,алгоритм,remove

Опробовать работу алгоритма может любой желающий на сайте https://www.remove.bg/ Сервис полностью бесплатный.

Отличный комментарий!

ThommyLake

19.12.2018, 14:14

ссылка

+54,1

yans

кармакармадрочалгоритмkarmaSOSреакторместячковые срачи

Травля и кармадроч

Привет котаны!
Сегодня ваще коротенький псто про травлю и алгоритм расчета кармы.

Позвчера накатал псто про цифры протеста навального, чисто посчитал людей-участников.

В комментах кармадрочер mishvanda с 11к кармы и весом минуса аж в -3 мне слил 30 кармы провоцируя обвинениями на оправдания и беседу, а потом минусуя с друзьями любой и каждый мой ответ в посте. Ага, я лошара, повелся. В результате даже коммент “Спасибо :)” улетел в -5.2

По результатам теста вывод - рехатур сильно лучше чем пикабу именно алгоритмом учета кармы, на пикабу такая травля уносит карму тысячами, а тут сутки травли обошлись всего в 30 кармы. Предположу что один чел не может слить другому больше 10 кармы за день.
Так что слава алгоритмам реактора.

Совет: видите такую травлю от кармадрочера - не продолжайте, он вас травит не один, у него клуб взаимной дрочки.
Картинка - результат беседы с троллем с передроченной кармой, избегайте:

vans 10.Sep.2018 22:06 ссылка A -3.6 yjns 10 Sep,2< ссылка .t
vans 10.Sep.2018 07:33 ссылка f -8.8
Zl vans 10.Sep.2018 11:32 ссылка f -5.9
уапэ 10.Sep.2018 07:32 ссылка | -8.0
д vans 10.Sep.2018 11:16 ссылка! -5.7 Т4 уап5 10.Sep.2018 07:30 ссылка Г -7.1
yans 10.Sep.2018 11:09 ссылка f -7.5 Т4

NicholasRiviera

алгоритмгенетический алгоритмвидеогикgeekfoo52rupixilang

Реализация генетического алгоритма, где геномом является код

Видео не мое!

Канал автора: https://www.youtube.com/channel/UCP1JsJgeNs86oqLGnjfGo9Q

Проект похож на всем известную программу симуляцию жизни (https://habrahabr.ru/post/154015/), но интересен тем, что используется генетический алгоритм, а в качестве генома используется код (программа поведения организма).

под катом оставлю остальные связанные видео.

Gilbert13

StemAmanda Duarteartкрасивые картинкиматематикиалгоритмЛейбницаль-ХорезмиКовалевскаянетер

,Stem,Amanda Duarte,art,арт,красивые картинки,математики,алгоритм,Лейбниц,аль-Хорезми,Ковалевская,нетер

xvs950a

geekxkcdКомиксыпесочницаалгоритм

"В 2007 произошел раскол, когда секта сторонников OpenOffice сделала копию Воскресенье.xlsx и независимо вела ее несколько месяцев. Усилия по объединению конфликтующих расписаний привели к повторному изобретению git в клетках таблицы."

По поводу отступа слева (leftpad) желающие могут ознакомиться с https://habrahabr.ru/post/280099/

СЛОЖНЕЕ АЛГОРИТМЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ПО СЛОЖНОСТИ

ОТСТУП СЛЕВА быстрая сортировка GiT MERGE беспилотный поисковый АВТОМОБИЛЬ ДВИЖОК GOOGLE 1 РАЗОБРАТЬСЯ В ДОКУМЕНТЕ EXCEL СОЗДАННОМ 20 ЛЕТ НАЗАД ЦЕРКОВЬЮ В НЕБРАСКЕ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ СОБРАИИ,geek,Прикольные гаджеты. Научный, инженерный и

Alexsey

geekвидеопрограммированиеалгоритмсортировканагляднопесочница

Наглядное представление различных алгоритмов сортировки

Zarev

14 февраляалгоритмподарки

Choosing a Valentine's Day Gift for Women
Choosing a Valentine's Gift for Men,14 февраля,приколы про день святого валентина,алгоритм,подарки

EDGARS

скриншотгенетикаалгоритмтекстикисимуляторпьяньчеловекпесочница

Откровенный парень)

ШЬвсЭ$ДО*0 Ivd <*>аодои|и» ли
£г
*
в -•> ■.' е AJgonth- х ' П
<- -> С fednuht.org/gervetic_walkt- 'Ъ Q О ft й =
Ъ Перевода*. Google Щ ourioooge ■ Home •_ G Student Timetable % DevrentArt где APT ... tl CUMoodie My ceur.. »
Genetic Algorithm Walkers
•n» MlKffM'
Current Generation |2t)

Woodengoblin

роботыРоботпадениепаденияалгоритмтехникадзюдоударповрежденияпесочница

Роботов обучают технике из дзюдо, позволяющей им падать с минимальным ущербом

Финал соревнования DARPA Robotics Challenge показал, что одной из самых больших неприятностей, которые могут приключиться с современными гуманоидными роботами, является неконтролируемое падение. В большинстве случаев роботы падали, сильно ударяясь об поверхность своей головой и верхней частью туловища, что очень часто приводило к получению ими серьезных повреждений. С человеком такая ситуация происходит тогда, когда он абсолютно не готов к падению, а роботы, не имеющие специализированных алгоритмов, не готовы к падению все 100 процентов времени. Это положение пытаются исправить специалисты из Технологического университета Джорджии, которые уже реализовали в виде программных алгоритмов некоторые техники из борьбы дзюдо. И роботы, снабженные поддержкой этих алгоритмов, совершают падение наиболее безопасным для них способом, что позволяет им снова подняться на ноги и продолжить выполнение своей задачи.

Благополучное падение происходит тогда, когда вы полностью или частично контролируете этот процесс при помощи движений своего тела. Во время падения потенциальная энергия, которой обладает тело человека, преобразовывается в кинетическую энергию движения, которой необходимо куда-то деться в момент, когда тело сталкивается с поверхностью. Если первой точкой контакта является голова или, хуже того, лицо, вся кинетическая энергия оказывает воздействие, которое выражается в силе удара. Но если вам удается во время падения коснуться поверхности сразу несколькими частями тела и сделать это в определенной последовательности, то энергия падения рассеивается по большой площади. Идеальным падением считается то, во время которого воздействие в каждой точке контакта тела с поверхностью не имеет такой силы, чтобы причинить человеку боль.

"Созданный нами алгоритм способен обнаружить начало процесса падения робота и рассчитать такую траекторию движений его конечностей, которая приведет к определенной последовательности контакта частей робота с поверхностью, что позволит свести ущерб к минимально возможному" - пишут исследователи, - "Алгоритм реагирует на широкий ряд внешних воздействий, отклонений и возмущений. И он каждый раз рассчитывает такую последовательность контакта частей тела робота с поверхностью, которая рассеивает начальный импульс падения с максимальной эффективностью".

Во время испытаний было установлено, что использование дзюдо-алгоритма позволяет уменьшить энергию воздействия на верхнюю часть корпуса и голову робота, там, где в большинстве случаев находятся самые важные системы, на 30 - 90 процентов. Однако, на нынешнем уровне реализации алгоритму требуется от 1 до 10 секунд на определение последовательности действий робота во время падения. Естественно, с такими показателями не идет никакой речи о возможности практического использования алгоритма, где требуется быстрое принятие решений в режиме реального времени. Алгоритм пока еще способен работать только с "плоскими" вариантами падения, строго вперед и назад, а для его работы при боковом падении потребуются расчеты намного более сложной математической модели.

Тем не менее, все вышеописанные проблемы алгоритма падения робота не являются неразрешимыми задачами, вполне вероятно, что разработчикам роботов, для придания устойчивости их детищам и наделения их способностью безопасных падений потребуется лишь установить им более мощные компьютеры систем управления, способные быстро справляться с решением сложных задач по пространственному моделированию.