Описание фото с помощью нейронных сетей

Caption_Generator для описания картинок с помощью AI

Как следует из названия, это решение было разработано для распознавания различных моделей автомобилей с помощью глубокого обучения (Deep Learning). Используется база изображений Cars Dataset (Стэнфорд), содержащая более 16K изображений 196 классов автомобилей. Кроме того, вы можете использовать предварительно обученную модель в качестве демо для создания аннотаций к вашей собственной коллекции изображений.

Помимо практических применений, изображение в тексте через нейросеть может иметь и более широкие последствия. Это создает возможности для развития искусственного интеллекта и осознания компьютером того, что мы видим и как описываем мир вокруг нас. Кроме того, это также поднимает интересные философские вопросы о природе языка и восприятии.

Мы выбрали несколько решений с открытым исходным кодом, которые могут заменить описание картинок вручную и генерируют достаточно точные текстовые подписи. Их можно также взять за основу при разработке индивидуального решения для ваших конкретных бизнес-задач.

Изображение в текст — это процесс, при котором нейросеть «читает» предоставленную ей картинку и создает соответствующее описание или комментарий. Эта функция открывает новые горизонты для образования и креативного мышления, позволяя нам получить более глубокое понимание того, что мы наблюдаем.

На рынке существует ряд интересных решений, которые автоматически создают подписи к изображениям для e-commerce (например, для категоризации онлайн-каталогов), для быстрого, удобного поиска и обработки медиафайлов и будут полезными для различных проектов по распознаванию объектов. Вот наша подборка.

Брейкданс Дарта Вейдера, падение астероида на Землю и животные в исторических костюмах — для искусственного интеллекта нет невозможного. Выбрали интересные проекты от Google, Сбера, NVIDIA и даже от бывшего инженера NASA, которые позволяют генерировать изображения по самым безумным описаниям — многие из них можно попробовать бесплатно.

Amazon Rekognition — поиск контента на основе распознавания объектов

Caption_generator — это модульная библиотека, построенная поверх Keras/ TensorFlow для генерации подписей на естественном языке (английском) для любого входного изображения. Она состоит из трех моделей: CNN-энкодера, модели векторного представления слова (word embedding) и RNN-декодера. Система может создавать довольно детальные и точные подписи к изображениям.

Недавно бета-версия DALL·E 2 стала доступна онлайн — чтобы протестировать ее, нужно встать в лист ожидания и дождаться очереди. Если же хочется понять прямо сейчас, на что способны современные нейросети, составили подборку программ на базе ИИ, которые создают картинки по текстовому описанию. Одни из них идеально подходят для портретов, другие — для сюрреалистичного искусства и иллюстраций. Можете испытать их сами или посмотреть на картинки, которые сгенерировали мы.

Камеры видеонаблюдения сегодня есть везде, но если они в дополнение к функции обзора смогут генерировать релевантные подписи к изображениям, это поможет нам поднимать тревогу сразу же, как только камера зафиксирует любую подозрительную активность. Алгоритмы на базе AI помогают автоматически создавать метки для любых видов изображений, получаемых с камер безопасности, чтобы научить ваши системы реагировать на любые потенциально опасные ситуации. Возможно, таким образом удастся снизить уровень преступности и количество несчастных случаев.

Описание любого изображения онлайн с помощью нейросети. Преобразуйте картинки в текст мгновенно с помощью простого в использовании сервиса. Нейросеть точно описывает визуальный контент, экономя ваше время и усилия. Загрузите изображение, и нейросеть предоставит точное и информативное текстовое описание, включая: объекты и люди на изображении, цвета, формы и текстуры, действия или события, изображенные на изображении, эмоции или настроение, выраженные на изображении.

Этот API для автоматического подбора тегов для изображений на основе ИИ позволяет присваивать соответствующие ключевые слова и текст изображениям и видео. Программа использует алгоритмы глубокого изучения для попиксельного анализа содержимого изображений, извлечения визуальных характеристик и обнаружения объектов. Она может точно распознавать содержимое, сюжет и общий смысл картинки.

По словам разработчиков, Imagine работает лучше, чем детище OpenAI. Но верить приходится на слово — проект находится на экспериментальной стадии (и непонятно, когда из нее выйдет). Пока можно ознакомиться с примерами работ, либо попробовать небольшое демо на официальном сайте (нам предлагают составить запрос из нескольких готовых шаблонов).

Коммерческие сервисы для описания фотографий на базе AI

Мы в Evergreen уже давно работаем с ИИ-технологиями и создаем проекты в области распознавания лиц и объектов в различных сегментах бизнеса. Для клиентов мы можем создать персонализированный продукт или сервис: использовать open-source решения и создать MVP в короткие сроки и экономически эффективно. Наша команда поддерживает проект на каждом этапе развития по мере роста и масштабирования.

Встроенный алгоритм искусственного интеллекта автоматически сканирует и подписывает изображения, используя ключевые слова, уже хранящиеся в системе. Эти автоматически присвоенные ключевые слова доступны для внутреннего поиска в Skyfish, так что найти изображение повторно очень легко. Однако, автоматические теги сохраняются только внутри платформы. После экспорта фотографий за пределы Skyfish все сгенерированные подписи удаляются.

Еще одна платформа, CloudCV , предлагает интересный сервис ответа на визуальные вопросы (VQA, Visual Question Answering). Получив вопрос на естественном языке и изображение, система VQA пытается найти на него правильный ответ, используя алгоритмы глубокого обучения. Для правильного срабатывания программы требуется понимание языка, распознавание образов и общие знания. Датасет VQA содержит более 265K изображений (COCO и абстрактные образы), более 614K вопросов в свободной форме на естественном языке (примерно 3 вопроса на изображение) и более 6 миллионов лаконичных ответов в свободной форме (10 ответов на изображение).

PIM-системы (=Product Management System, управление информацией про продукт) с элементами искусственного интеллекта способны анализировать изображения и автоматически генерировать детальные атрибуты для онлайн-каталогов. Автоматический подбор тегов для продуктов позволяет экономить время и расходы: алгоритм на основе ИИ может описать товар по фото и автоматически предложит соответствующие подписи и категории. Например, система может определить тип вещи, материал, цвет, рисунок, посадку одежды и т.д. Визуальные рекомендации на основе ИИ дают возможность клиентам более удобно перемещаться по категориям. Такие бренды, как Asos, eBay, Forever21 уже используют визуальный поиск на основе ИИ и распознавание изображений для эффективного взаимодействия с клиентами.

Автоматическое описание фото с помощью нейросетей позволяет сортировать и классифицировать изображения намного быстрее и проще: система буквально «читает» визуальное содержимое и “объясняет” смысл картинки в виде текста. Таким образом смысл изображения становится доступным для поисковых систем — преимущество, которое полезно на практике. А также это поможет людям, использующим скринридеры.

Проект одноименной независимой исследовательской лаборатории под руководством бывшего инженера NASA сейчас тоже на стадии бета-тестирования. Как и остальные, Midjourney относится к классу диффузионных нейронных сетей, то есть состоит как бы из двух нейросетей: одна отвечает за распознавание текста, другая — за генерацию изображений.

Программа автоматически добавляет подписи к фото, используя релевантные ключевые слова, которые передают визуальное содержание картинки. Это позволит улучшить ваши рейтинги в поисковой выдаче. С помощью искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения можно автоматически заполнять ALT-теги на основе анализа изображений. Например, плагин Image SEO для WordPress может автоматически переименовывать файлы, создавать достаточно точные атрибуты ALT и описания, и заполнять их релевантным для SEO контентом. Инструмент анализа изображений и контекстных данных Google Vision API использует современные технологии распознавания образов на изображении и создает метки для всех объектов, которые он может идентифицировать.

Приложение под названием Seeing AI , разработанное Microsoft, позволяет людям с нарушениями зрения видеть окружающий мир с помощью смартфонов. Программа может зачитывать текст по наведению на него камеры, дает звуковые подсказки, умеет распознавать как печатный, так и рукописный текст, помогает узнавать друзей и членов семьи, может описать людей, находящихся рядом, идентифицировать валюту и многое другое.