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.
Poco F9 Pro и Ultra прошли сертификацию: смартфоны получат 200-Мп камеры и емкие аккумуляторы
Samsung Galaxy Watch 9: яркий экран, улучшенная автономность и новые функции для здоровья
Представлен первый в мире ПК на базе 16-ядерного Ryzen AI Max+ Pro с 192 ГБ ОЗУ: Framework Desktop
Xiaomi Smart Band 11 Active: доступный фитнес-браслет с большим экраном, защитой от воды и автономностью до 14 дней оценили в 40 евро
«Госуслуги» превратятся в соцсеть и станут конкурентом Max
Энергокомпании США обещают освободить потребителей от оплаты счетов, связанных с работой ИИ
SpaceX завершила испытания Starship: финальная подготовка к полету 23 июля началась
Бразильские дата-центры перейдут на питание от микрореакторов Terra Innovatum