Как флешмоб из 2016 года помогает обучать алгоритмы Google

Манекен-челлендж был очень популярен в 2016 году. Люди застывали в разных позах, словно время вокруг них остановилось, и это снимали на камеру. В документе «Изучение глубины движения людей с помощью наблюдения за замершими людьми» исследователи заявили, что такие ролики дают массив данных, которые помогают определить глубину поля зрения в роликах, где движутся и люди, и камера.

«В последнее время для предсказания глубины все чаще используется машинное обучение. Эти исследования первыми оптимизируют основанные на обучении методы под анализ видео с одновременным движением камеры и людей в кадре», — сообщили ученый Тали Декер и инженер Форрестер Коул из Google.

Для создания модели исследователи обучили нейронную сеть распознавать RGB-изображения и специальную маску для обозначения людей в кадре, а также оценивать изначальную глубину кадра без людей. Так им удалось создать глубокую модель окружения, которая умеет предугадывать формы людей и их позы.

Видео с YouTube уже не в первый раз используются для обучения нейросетей. Например, в прошлом году ученые из Калифорнийского университета в Беркли обучали на них ИИ-модели танцевать Gangnam style и выполнять акробатические трюки.

Источник.

Материалы по теме:

Портрет Достоевского заговорил с помощью российской нейросети

Как TikTok переписывает наш мир

Искусственный интеллект учится генерировать каламбуры

Как мы разрабатывали ИИ для чтения эмоций