В России появился сервис на базе искусственного интеллекта, с помощью которого можно узнать сведения о мебели и других предметах интерьера на фотографии. Специально обученная нейросетевая модель распознает мебель, светильники, электронику и бытовую технику, запечатленные на фотографиях и видео.
"Люди часто ищут идеи для ремонта и интерьера в Сети. Главная проблема - найти понравившиеся товары с картинки в магазине. Сервис решает эту задачу за секунды, - рассказал глава компании Sarafan Technology Андрей Корхов.
Для распознавания мебели было обработано более двух миллионов изображений и свыше 300 тысяч товарных позиций. В период тестирования самыми популярными товарами, которые искали на фотографиях пользователи, стали мебель, ковры и посуда. Нейросеть продолжает самообучаться по мере обработки пользовательских запросов. Сейчас сервис также обучают искать напольные покрытия, керамическую плитку, обои и лакокрасочные материалы.
По мнению специалистов, за компьютерным зрением стоит большое будущее. Ведь это прямое сопоставление возможностей машины с человеческими функциями ориентации в пространстве с помощью органов чувств и общения. Большой шаг вперед - технология концептуального зрения.
"Когнитивные системы обучаются не только внешнему виду предметов, но и человеческим концепциям их использования. Скажем, такие системы будут понимать, что стул - это не только что-то с четырьмя ножками и спинкой, но и то, на чем может сидеть один человек", - пояснил Владислав Шершульский, директор по перспективным технологиям Microsoft в России.
Широкое применение машинное зрение нашло в розничной торговле. Торговые сети активно используют эту технологию, чтобы понять, какие зоны в залах и какие товары наиболее привлекательны для покупателей. Теперь же покупатели получили возможность найти интересующие товары в магазинах.
По словам президента Cognitive Technologies Ольги Усковой, "были решены сложнейшие задачи распознавания участников дорожного движения с высочайшей точностью, включая велосипедистов, мотоциклистов и пешеходов - объектов, не имеющих постоянной формы, а также частично закрытых объектов. Система работает в тяжелых условиях: дождь, снег, туман, ослепление солнцем, езда ночью, выезд из тоннеля".
