[Перевод] DogAge Challenge

Эта страница является переводом условий нашего соревнования на конференции ICANN19. Оригинал.

Добро пожаловать на страницу соревнования по машинному обучению «Automatic Estimation of Dog Age»

Автоматическая оценка возраста является сложной проблемой, привлекающей внимание ученых, занимающихся вопросами компьютерного зрения и распознавания образов из-за множества практических применений. Искусственные нейронные сети, такие как CNN, являются популярным инструментом для решения подобных проблем, а нами предлагается несколько наборов данных, которые можно использовать для обучения моделей.

Несмотря на то, что собаки являются наиболее хорошо изученными видами в науке о животных, и что процессы старения у собак во многих аспектах сходны с таковыми у людей, проблема оценки возраста собак до сих пор игнорируется.

Целью этого соревнования является разработка моделей, которые будут точно прогнозировать возраст собаки по ее изображению.

Это соревнование основано на наборе данных DogAge, который был тщательно собран в сотрудничестве ученых, работающих в области информационных технологий и исследований животных. Датасет содержит изображения собак, сопоставленных с одним из трех классов: молодые (от 0 до 2 лет), взрослые (от 2 до 5 лет) или старые (> 6 лет).

В настоящее время набор данных состоит из двух частей:

  1. Экспертные данные: содержит 1373 изображения, собранные учеными и включает в себя домашних собак, собак из приютов, лабораторий, кинологических организаций и коммерческих питомников. Их возраст и разделение на три группы были тщательно проверены. Изображения в основном являются качественными портретами с мордой собаки, направленной вверх.
  2. Данные Pet finder: содержит 26190 изображений, собранных с помощью API Petfider, портала для поиска домашних животных. Разделение собак на группы не проверено, а сами собаки сняты с разнообразных углов и расстояний. Необработанные данные были очищены: удалены фотографии с более чем одной собакой, содержащие других домашних животных или большие части людей, а также изображения низкого качества.

Две части набора тренировочных данных можно найти здесь.

Организаторы

Данное соревнование организовано:

  • ICANN’19: International Conference on Artificial Neural Networks
  • Tech4Animals Lab, University of Haifa
  • ETU “LETI” St. Petersburg
  • School of Biology and Environmental Sciences, University of Salford

Важные даты:

  • Представление решения открывается: 1 мая 2019 г.
  • Срок подачи решения истекает 10 сентября 2019 г.
  • Объявление победителя: 14-17 сентября, на ICANN’19

Победитель будет определен в соответствии с критериями, определенными ниже, и получит приз. Ожидается, что победитель, а также другие участники представят статьи, описывающие их методологические подходы, для публикации в рецензируемом журнале (обсуждается).

Критерием успеха будет достижение как минимум 60% средней точности (мАР). Среди них лучший результат mAP будет выбран в качестве финального победителя.

Заметка дополняется

Разработка лабораторных стендов на базе контроллеров Mitsubishi Electric

Для обучающихся по направлению специальности «Управление в технических системах», очень важно иметь практику работы с реальными объектами. Будущие бакалавры и магистры должны точно знать, как работают многие технические объекты, и любые теоретические знания, полученные на лекционных занятиях, должны быть подкреплены практикой. Студентам желательно уметь разрабатывать систему управления не только теоретически, но и иметь навыки реализовать её на разных устройствах. Например, уметь программировать промышленные контроллеры.

Читать далее

TensorFlow. Решение систем нелинейных уравнений

В прошлой статье мы рассмотрели, как можно решать системы линейных алгебраических уравнений, однако возможности TensorFlow этим не ограничиваются. Несмотря на то, что в явном виде библиотека не содержит инструментария для решения нелинейных систем, в ней есть множество инструментов для решения оптимизационных задач, а численное решение сиcтемы уравнений сводится как раз к такой задаче.

Читать далее

TensorFlow. Решение систем линейных уравнений

Библиотека TensorFlow широко известна, в основном, в контексте машинного обучения и нейронных сетей. Однако, TensorFlow изначально не является библиотекой машинного обучения в чистом виде, а позиционируется разработчиками, как библиотека для высокопроизводительных вычислений (high perfomance computing), а это значит, что область ее применения значительно шире. Итак, выступая на конференции с докладом о том, как мы применяли TensorFlow для задачи оценки показателей надежности, я получил вполне закономерный вопрос: «А можно ли использовать TF для решения систем уравнений?». Ответ, естественно, положительный, и в этой статье рассмотрим, как решать системы линейных алгебраических уравнений.

Читать далее

Разработка нейросетевых моделей диагностирования систем управления турбоагрегатом

В статье предложена иерархическая модель процесса нейросетевого диагностирования систем управления турбоагрегатами. Выделены два уровня обработки данных, которые последовательно оценивают степени принадлежности симптомов к каждой из потенциальных неисправностей и ставят диагноз техническому состоянию. Для ускорения обучения нейронной сети предложен метод многоэтапного тренинга. На примере системы управления газовой турбиной анализируется эффективность предложенной архитектуры интеллектуального диагностического аппарата с сетью прямого распространения и LSTM-сетью.

Доклад представлен на международной научной конференции «IEEE Northwest Russia Conference On Mathematical Methods In Engineering And Technology: ММEТ NW 2018»

Читать далее

Разработка программно-алгоритмического комплекса для оценки надежности и оптимизации систем с ЗИП

В работе поднимается проблема анализа надёжности сложных систем управления, применяемых в ответственных областях науки и техники, например, таких как объекты использования атомной энергии. Приводится обзор основных принципов оценки показателей надёжности на примере вероятности безотказной работы. Обосновывается требование к автоматизированному расчёту, необходимость разработки программного-алгоритмического комплекса для расчета показателей надежности, и основной перечень требований к нему. Делается обзор текущего состояния разработки программно-алгоритмического комплекса и перспективы развития.

Читать далее

Оценка параметров ДУ в Python

Одной из распространенных задач, возникающих при исследовании различных объектов — построение математической модели. Нередко математическая модель представляется в виде системы дифференциальных уравнений, однако непосредственное измерение всех, входящих в них параметров, как правило, невозможно по различным причинам. В таком случае, одним из подходов является проведение идентификационных экспериментов и оценка параметров ДУ путем решения оптимизационной задачи.

В статье рассмотрен простой способ оценки параметров системы ДУ в форме Коши на языке Python.

Читать далее

Простой способ передать большие файлы через socket на Python

Python предлагает очень удобную обертку над сокетами (socket), однако, как известно, сокеты являются достаточно низкоуровневыми и не гарантируют доставку сообщения целиком. То есть, отправив большой объем данных, вы их получите, но, скорее всего, по частям. В этой заметке будет показан простой способ сделать обертку над сокетами для получения примитивного протокола уровня пакетов и передавать таким образом большие файлы.

Читать далее

Лабораторный стенд на основе преобразователя частоты FR-E720S-030SC-EC и контроллера AL2-14MR-D компании «Mitsubishi Electric»

В рамках программы сотрудничества между компанией «Mitsubishi Electric» и кафедрой АПУ СПбГЭТУ «ЛЭТИ» была организована учебная лаборатория. В лабораторию было поставлено оборудование «Mitsubishi».

Для обучения студентов было решено модернизировать данное оборудование для изучения в рамках дисциплин: «Элементы и устройство систем управления», «Технические средства автоматизации и управления», «Электромеханические системы», «Микропроцессорные системы», «Теория автоматического управления». Был разработан план, по которому для некоторых студентов работа над модернизацией стенда стала заданием для выполнения выпускных квалификационных работ, были сконструированы макеты дополнительного оборудования по перечисленным выше учебным курсам.

В настоящем проекте рассматривается работа со стендом, оснащённым преобразователем частоты FR-E720S-030SC-EC и ПЛК AL2-14MR-D.

Авторы проекта: Кондарев Максим Алексеевич, Бабича Кристина.

Читать далее

ARMv7NEON

Невозможное возможно, или как использовать NEON в модуле ядра

ARMv7NEONШироко распространенным мнением является то, что работа с плавающей точкой в режиме ядра (модуле ядра) является невозможной. Строго говоря, работа с ними все же нежелательна по нескольким причинам, которые рассмотрим чуть ниже, но иногда из-за архитектурных просчетов или другим причинам необходимо обработать данные на уровне ядра. В статье рассмотрим простейший пример использования операций с плавающей точкой и сопроцессора NEON в модуле ядра Linux. Предполагается, что читатель знает основы создания модулей ядра.

Читать далее