В Университете Мэриленда в СШа разработали «свитер-невидимку» для систем распознавания изображений и лиц. Разработанный принт для одежды позволяет обманывать нейросети и системы машинного обучения. Изначально его создали для поиска уязвимостей в таких системах. В основе этого лежит принцип, который называется «состязательной атакой» (adversarial attack). Суть его в том, чтобы обмануть нейросеть и заставить её выдать некорректный результат.
Изображение было сформировано с помощью большого набора данных, после этого его нанесли на свитер. При обнаружении человека эти пересматривали, чтобы оценить, насколько шаблон снижает распознавание. В итоге удалось создать узор, который препятствует распознаванию людей. Пока что это работает с системой YOLOv2.
Получившееся изображение похоже на работы художников-импрессионистов и выглядит размытым. Однако, судя по всему, это работает. Сам шаблон для «свитера-невидимки» создавали с помощью набора данных Common Objects in Context (COCO). В списке его есть более 330 тысяч изображений, которе содержат более 1,5 миллиона объектов.
А ранее российские учёные создали систему компьютерного зрения, способную распознавать любые объекты на изображении с видеокамер.
Космические сервера Axiom Space: инженеры подтвердили успех обмена данными со спутниками Kepler
NASA высадит роботов на Луну для проверки лавовых трубок на пригодность под базу
Samsung начала тестировать прошивку для грядущего Galaxy A58
«Яндекс» возвращает сервисы к жизни после масштабного сбоя: снова работают «Алиса», карты и такси
Покупка видеокарт из майнинга: стоит ли брать 12 бывших в употреблении RTX 3070
Российская космическая миссия проверит способность микробов выжить на астероиде
Ноутбук ThinkPad X230i 14 лет спустя: актуален ли еще Sandy Bridge?
Anker представила портативную электростанцию SOLIX S5000 на 5 кВт·ч за $2500