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.
Компания Sapphire отмечает 25-летний юбилей
Google возвращается в мир ноутбуков: анонсированы Googlebook с экраном 2,8K, поддержкой до 10 лет, 16 часами работы и процессорами Intel и Qualcomm по цене от $900
Представлен Vivo X500: батарея 7500 мАч, камера Zeiss, Dimensity 9600M и IP69 за 820 долларов
Steam Frame: гибрид ARM-консоли и беспроводной VR-гарнитуры — принцип работы
Новые фотофлагманы Vivo X500 Pro и X500 Pro Max получили технологии Sony и Zeiss
В Индии создали первый коммерческий чип на базе RISC-V — Vihaan-I поступит в продажу в 2027 году
На чем учились кодить советские гики? Часть 4