Stable Diffusion, textual inversion i kosmiczne awatary generowane przez AI
Stwórz zapierające dech w piersiach, magiczne awatary przedstawiające Ciebie w różnych epokach, stylach, nastrojach. To technologia, której nigdy jeszcze nie widziałeś! Te i wiele innych haseł przeczytać można w opisach wszechobecnych ostatnio stron i aplikacji oferujących generowane przez sztuczną inteligencję...
Zamiana twarzy z użyciem klasycznych metod przetwarzania obrazu
W dzisiejszych czasach wiele słyszy się o deep fakach, czyli m.in o filmach/obrazach, przedstawiających pewną postać — która jak się okazuje nią nie jest. Najczęściej algorytmy, potrafiące wygenerować taki film/obraz wykorzystują metody głębokiego nauczania. Zanim jednak „wpakujemy” do świata sieci,...
Trening YOLOv4 i śledzenie obiektów CTMC-V1
Poniższy wpis jest kontynuacją serii opisującej nasze zmagania ze zbiorem linii komórkowych CTMC-V1. Zadaniem jest wykrycie i śledzenie obiektów (w tym przypadku komórek) na kolejnych klatkach filmów. Postawnowiliśmy rozwiązać ten problem poprzez rozdzielenie zadania wykrywania i śledzenia komórek. W poprzednim poście,...
COVID-19 Detection – konkurs Kaggle
COVID-19 na zdjęciach rentgenowskich wygląda podobnie do zapalenia płuc wywołanego innymi niż SARS-CoV-2 wirusami, a także zapalenia płuc pochodzenia bakteryjnego. Jednocześnie zdjęcie rentgenowskie powstaje szybciej niż wynik badania RT-PCR, będącego standardową metodą wykrywania wirusa SARS-CoV-2. Jest także łatwiejsze...
SOTR, czyli segmentacja instancji z wykorzystaniem transformera
Mniej więcej rok temu opisywałam na blogu w jaki sposób uruchomić inferencję modelu DETR do wykrywania obiektów i segmentacji instancji. Czemu o tym wspominam? Bardzo niedawno ukazał się SOTR, czyli Segmenting Objects with Transformer, czyli kolejny model, który z powodzeniem wykorzystuje znanego z przetwarzania języka...
Wykrywanie COVID-19 na obrazach tomografii komputerowej
Standardową metodą wykrywania wirusa SARS-CoV-2 jest reakcja łańcuchowa polimerazy z odwrotną transkrypcją (RT-PCR). Jednak w zależności od fazy choroby może dawać wyniki fałszywie negatywne. Uzupełniającą metodą w diagnostyce koronawirusa jest tomografia komputerowa, która według niektórych badań ma wyższą...
Skuteczna detekcja twarzy w czasach pandemii?
Koronawirus, a co za tym idzie, maseczki, towarzyszą nam już od ponad roku. Dlatego chcę omówić sposoby budowania modeli, które pomogą nam wykryć, czy dana osoba ma założoną maseczkę i jeśli tak, czy prawidłowo. Jednak jeśli nie zamierzamy dokonywać detekcji w jednym kroku, musimy najpierw wykryć twarze osób...
Trening YOLOv4 na własnym zbiorze – Migracja komórek CTMC-v1
W tym wpisie pokażę Tobie jak wytrenować YOLOV4 mając zbiór z oznaczonymi obiektami. Wszystko się będzie działo na przykładzie migracji komórek ze zbioru CTMC-v1. Zbiór ten jest częścią MOT Challange – konkursu śledzenia wielu obiektów na obrazie jednocześnie. W tym wpisie skupiam się jedynie na kwestii wykrywania...
Jak zbudować YOLOv4 na Windowsie i Ubuntu?
Pokażę Ci jak prosto zbudujesz framework Darknet do algorytmu YOLOv4 na Ubuntu i Windowsie. Istnieje niezerowa szansa, że na innych Unixach Ci się także uda. Na Macu pewnie też, ale bez GPU, bo GPU było tam ostatnio w 2012 roku jakoś, chyba że działa Ci eGPU na USB, wtedy daj znać. Repozytorium:...
Rozpoznawanie obrazów medycznych – analiza zbioru Medical MNIST
W tym wpisie zajmiemy się prostą klasyfikacją, rozpoznawaniem obrazów medycznych, czyli przypisywaniem do jednej z dość ogólnych kategorii zbioru Medical MNIST. Spróbujemy osiągnąć wynik 0 pomyłek modelu na zbiorze testowym, sprawdzając, które techniki poprawy wyniku zadziałają tu najlepiej. Zadbamy o powtarzalność...