Google Mirror Move соответствует вашей позе с индексом 80 000 фотографий в режиме реального времени
Google вложил значительные средства в искусственный интеллект для таких продуктов, как Google Фото и Google Assistant. Эти приложения впечатляют сами по себе, но они не совсем «забавны». Google только что развернул новый эксперимент с ИИ, который полностью ориентирован на развлечения. Новый эксперимент «Зеркальный перенос» может идентифицировать вашу позу и сопоставить ее с более чем 80 000 изображений других людей, чтобы показать вам кого-то в подобной позиции. Зачем? Поэтому вы можете делать GIF, конечно.
Хотя этот конкретный эксперимент Google не имеет практического применения, это является поводом для использования технологических слов. Mirror Move использует AI, машинное обучение, нейронные сети, дополненную реальность и многое другое. Вы можете попробовать это прямо сейчас, пока на вашем компьютере есть веб-камера. Просто перейдите на сайт Move Mirror, связанный выше, и дайте страницу доступ к вашей камере, чтобы начать работу.
Mirror Move работает лучше всего, если вы достаточно далеко от компьютера, чтобы все ваши суставы находились в кадре. Он также ограничен одним человеком за раз. Когда вы двигаетесь, AI сканирует ваше тело и оценивает, где ваши суставы. Затем он сопоставляет ваши позы с каталогом из 80 000 фотографий людей. Таким образом, ваша живая видеокамера находится на одной стороне экрана, а Mirror Move заполняет другую с соответствующими изображениями в реальном времени. Вы даже можете создать GIF этого процесса для совместного использования в Интернете.
Это все просто весело, но технология Mirror Move может иметь множество приложений. Google называет его PoseNet, и вы можете узнать больше о деталях на средней записи с начала этого года. Как и многие технологии Google, PoseNet работает со сверточной нейронной сетью. Канал камеры поступает в сеть, который идентифицирует людей и отображает 17 точек отслеживания изображения. Сеть сопоставляет эти пункты с каталогом из 80 000 изображений, и вы получаете результат.
PoseNet работает как в режимах обнаружения одного человека, так и нескольких лиц. Есть отдельная демоверсия, которая показывает, насколько хорошо это работает, но все, что вы получаете, - это каркас обнаружения с 17 точками. Mirror Move - это реализация версии с одним человеком, потому что она быстрее, а библиотека изображений состоит из отдельных людей.
PoseNet может в конечном итоге найти применение в играх, отслеживании работоспособности и даже интерактивных установках. Это не инструмент для распознавания того, кто есть люди, поэтому это меньше относится к конфиденциальности, чем инструменты, которые могут распознавать и запоминать лица.
Читать далее
Облачный TPU от Google соответствует требованиям Volta в обучении машинам при гораздо более низких ценах
Google и Nvidia предлагают конкурентоспособные продукты для машинного обучения, но Google изнашивает Nvidia по затратам, по крайней мере, в некоторых тестах.
Использование ЦП не соответствует требованиям ПК и ухудшается каждый год
То, как мы измеряем использование ЦП, неточно - и с каждым годом все ухудшается.
Apple iPad Pro A12X почти соответствует процессорам Top-End x86 в GeekBench
Новый A12X Bionic от Apple почти соответствует основным процессорам Intel в современных MacBook Pros, но ситуация немного сложнее, чем может показаться.