Ми майже отримали повнокольорову нічне бачення для роботи
Вчені в Каліфорнійському університеті, Ірвін, експериментували з реконструкції нічних базових сцен у кольорі, використовуючи алгоритм глибокого навчання. Алгоритм використовує інфрачервоні зображення невидимими неозброєним оком; Люди можуть бачити лише легкі хвилі від приблизно 400 нанометрів (що ми бачимо, як фіолетовий) до 700 нанометрів (червоний), тоді як інфрачервоні пристрої можуть бачити до одного міліметра. Таким чином, інфрачервоний зв'язок є важливою складовою технології нічного бачення, оскільки це дозволяє людям "бачити" те, що ми зазвичай сприймаємо як загальну темряву.
Хоча термічна візуалізація раніше використовувалася для кольорових сцен, захоплених в інфрачервоному режимі, він також не ідеальний. Термічна візуалізація використовує техніку, що називається PSEUDOCOLOR для "MAP" кожен відтінок від монохроматичного масштабу в колір, що призводить до корисного, але дуже нереалістичного зображення. Це не вирішує проблему ідентифікації об'єктів та окремих людей у умовах низької або без особливостей.
Вчені в UC Irvine, з іншого боку, прагнули створити рішення, яке б вироблятиме зображення, подібне до того, що людина побачить у видимому світлі спектра. Вони використовували монохроматичну камеру чутливі до видимого та ближнього інфрачервоного світла, щоб захопити фотографії кольорових палітр та обличчя. Потім вони навчали конволюційну нейронну мережу, щоб передбачити видимі зображення спектру, використовуючи лише постійні інфрачервоні зображення. Навчальний процес призвів до трьох архітектур: базової лінії лінійної регресії, U-NET, натхненний CNN (UNET), а також збільшена U-NET (UNET-GAN), кожен з яких був здатний виробляти близько трьох зображень на секунду.
Після того, як нейронна мережа виробляла зображення в кольорі, команда, що складається з інженерів, бачення вчених, хірургів, комп'ютерних вчених та докторських студентів - за умови, що зображення гратяни, які вибрали, які виходи суб'єктивно з'явилися найбільш схожі на зображення землі. Цей відгук допомагав команді вибрати, яка архітектура Neural Network була найбільш ефективною, з Unet перевершує UNET-GAN, за винятком збільшення умов.
Команда в UC Irvine опублікувала свої висновки в журналі Plos один у середу. Вони сподіваються, що їхня технологія може бути застосована в безпеці, військових операціях та спостереження за тваринами, хоча їхня експертиза також говорить їм, що вона може бути застосована до зменшення пошкодження зору під час хірургічних операцій.
Читати далі
Процесори AMD Ryzen 5000 незабаром отримають адаптивне зниження напруги
AMD представить свою нову функцію Precision Boost Overclocking 2 з адаптивним недозволенням, починаючи з грудня. Ця функція буде обмежена процесорами Ryzen 5000.
Nvidia GeForce RTX 3060 Ti виходить на ринок 2 грудня, але щастя отримати
RTX 3060 Ti надійде у продаж лише за 399 доларів - він може бути навіть доступним після непристойної торгової націнки!
Intel отримала 2,2 мільярда доларів США у справі про порушення патентів
Intel отримала судове рішення щодо порушення патентів у розмірі 2,2 млрд доларів. Компанія зобов'язалася оскаржити рішення.
NYPD отримав позбутися своєї собаки динаміки Бостона
За словами депутатського комісара Nypd John Miller, "Люди зрозуміли кип'ятіння та мову якось зробити це зло". Незалежно від причин, департамент закінчив оренду перед цілями серпня-дату та повернув робот до динаміки Бостона.