🆕️ ربات های HOVER حرکات یکساله را در کمتر از یک ساعت یاد می‌گیرند!!

✴ مدل HOVER که توسط آزمایشگاه NVIDIA GEAR ایجاد شده است با فقط 1.5 میلیون پارامتر نشان داده که یاد گرفتن مهارت‌های حرکتی پیچیده نیاز به مدل‌های خیلی بزرگ ندارد و شبیه‌سازی فیزیکی را تا ۱۰ هزار برابر سریع‌تر می‌کند، ربات های انسان نما می‌توانند به اندازه‌ ی یک سال حرکت را درکمتر از یک ساعت یاد بگیرند.

✴ جیم فن اعلام کرده است که لازم نیست هر مدل بنیادی خیلی بزرگ باشد. ما یک شبکه عصبی با ۱.۵ میلیون پارامتر را آموزش داده ایم که می‌تواند بدن یک ربات انسان‌نما را کنترل کند.

✴ راه رفتن، حفظ تعادل و حرکت دادن دست و پا به موقعیت‌های دلخواه ؛ پردازش ناخود آگاه زیادی می‌خواهد. این "ناخودآگاهی" در مدل HOVER جمع آوری شده است ، مدلی که یاد می‌گیرد چطور موتورهای یک ربات انسان‌ نما را هماهنگ کند تا بتواند حرکت و اشیاء رو کنترل کند.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#robotics

🆕️ تحقیقات جدید دانشگاه بوستون درجهت بهبود عملکرد خودروهای خودران

🔅 ماشین‌های خودران با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین کار می‌کنند و به مقادیر زیادی از داده‌های رانندگی نیاز دارند تا به طور ایمن عمل کنند.

🔅 محققان دانشگاه بوستون در تلاش هستند با مشاهده سایر خودروها در جاده، پیش‌بینی چگونگی واکنش آنها به محیط اطراف و استفاده از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری رانندگی خودشان ، روش جدیدی را برای آموزش ایمنی رانندگی به ماشین‌های خودران ایجاد کنند.

🔅 این روش باعث می‌شود که ماشین‌های خودران با مشاهده رفتار سایر خودروها، آن را به ورودی های خود اعمال کنند و در نتیجه به مقدار کمتری از داده‌های رانندگی نیاز پیدا کنند. همچنین این روش همکاری و تبادل داده بین شرکت‌ها را افزایش می‌دهد.

🔅 آزمایش‌های اولیه نشان داده است که فقط بایک ساعت داده رانندگی، این الگوریتم ماشین‌های خودران را قادر می‌سازد که در ۹۲٪ موارد به مقصد خود برسند ، در حالی که روش‌های قبلی به ساعت‌ها داده رانندگی نیاز داشتند.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision

✴ هوش مصنوعی و مدل‌های pose estimation در حوزه علوم ورزشی برای تشخیص صحیح حرکات و آنالیز نهایی در تمرینات کاربرد دارد!

✅ هوش مصنوعی و به‌ویژه تکنیک‌های pose estimation به‌سرعت در حوزه ورزش در حال پیشرفت هستند. این تکنیک‌ها به‌کمک دوربین‌های ویدئویی یا سنسورهای حرکتی، وضعیت نقاط کلیدی بدن را در هر لحظه تشخیص می‌دهند.

✅ این اطلاعات می‌تواند برای آنالیز دقیق تکنیک و تشخیص صحیح حرکات ورزشکاران استفاده شود و در ارزیابی عملکرد و تشخیص آسیب‌های احتمالی نیز کاربرد داشته باشند.
📥 Github

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#pose_estimation
#deep_learning

📚 چگونه یک شبکه عصبی کانولوشن (ConvNet) را برای طبقه‌بندی تصاویر با استفاده از یادگیری انتقالی آموزش دهیم؟

✅ در عمل کمتر اتفاق میفتد شبکه‌های عصبی کانولوشن را از ابتدا آموزش دهند، زیرا رایج نیست که یک دیتاست با اندازه کافی بزرگ وجود داشته باشد. در عوض، معمول است که یک ConvNet را بر روی یک دیتاست بسیار بزرگ (مانند ImageNet که شامل ۱.۲ میلیون تصویر با ۱۰۰۰ دسته است) از پیش آموزش دهند و سپس از این ConvNet به عنوان یک آغازگر یا استخراج‌کننده ویژگی‌های ثابت برای وظیفه‌ی مورد نظر استفاده کنند.

✅ دو سناریوی اصلی یادگیری انتقالی به این صورت است:

۱. تنظیم دقیق ConvNet: به جای مقداردهی تصادفی، شبکه با یک شبکه از پیش آموزش دیده شده (مانند آنچه که بر روی دیتاست ImageNet آموزش دیده است)مقداردهی می‌شودوبقیه مراحل آموزش مشابه معمول ادامه می‌یابد.

۲. شبکه ConvNet به عنوان استخراج‌کننده ویژگی ثابت: در این حالت، وزن‌های همه‌ی شبکه به جز لایه fully connected layer ثابت می‌ماند. این لایه نهایی با یک لایه جدید با وزن‌های تصادفی جایگزین می‌شود و تنها این لایه آموزش داده می‌شود.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage

Genie2:A large-scale foundation world model

🆕️ معرفی مدل Genie 2

✳ مدل Genie 2 یک مدل هوش مصنوعی قدرتمند است که می تواند تنوع بی پایانی از محیط های قابل کنترل اکشن، با قابلیت بازی سه بعدی را بر اساس یک تصویر ورودی ایجاد کند.

✳ برخلاف مدل های جهانی قبلی، Genie 2 تعمیم پذیری بیشتری را نشان می دهد و می تواند دنیاهای مجازی با تعاملات پیچیده اشیا، انیمیشن های شخصیت، فیزیک و رفتار سایر عوامل را شبیه سازی کند.

✳ کاربران می توانند به سادگی یک دنیای مطلوب را در متن توصیف کنند ؛ یک تصویر از آن را با استفاده از مدل متن به تصویر مانند Imagen 3 تولید کنند و سپس مستقیماً با آن دنیا تعامل و آن را کاوش کنند.

✳ این تحقیق زمینه ساز جریان های کاری و خلاقانه جدید در اعتبارسنجی تجارب تعاملی و آموزش عوامل هوش مصنوعی با قابلیت بیشتر در مجموعه ای بی پایان از محیط های مجازی است.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#deep_learning
#top_news

📚 تازه های دنیای پژوهش

📑 Innovative multi-class segmentation for brain tumor MRI using noise diffusion probability models and enhancing tumor boundary recognition

□• تحقیق حاضر بر بهبود سگمنت‌بندی چند‌کلاسه تصاویر MRI تومور مغز متمرکز است.

□• الگوریتم پیشنهادی از مدل‌های انتشار که در ثبت جزئیات ریزساختاری و تغییرات در آناتومی و بافت بدن موثر هستند، استفاده می‌کند.

□• این روش از یک رویکرد دو‌مرحله‌ای بهره می‌برد:
الف) مدل سگمنت‌بندی مبتنی بر انتشار
ب) شبکه اختصاصی برای بهبود شناسایی مرز تومور (ET)

□• این تحقیق رویکرد نوآورانه‌ای را ارائه می‌دهد که از ترکیب مدل‌های انتشار و شناخت مرز ET برای بهینه‌سازی سگمنت‌ چند‌کلاسه تومورهای مغزی استفاده می‌کند و می‌تواند تشخیص و برنامه‌ریزی درمان بالینی را بهبود بخشد.
🔎📃 nature communication

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#article

📑 🖇 بینایی ماشین با گرافیک رایانه ای ؛ متفاوت است یا شباهت دارد؟

✅ گرافیک رایانه ای فرآیند ایجاد تصاویر توسط کامپیوتر است و با توصیفات انتزاعی از صحنه ها و آگاهی از قوانین تشکیل تصویر شروع می‌شود. درحالیکه بینایی ماشین فرآیند به دست آوردن توصیفات از مجموعه ای از اشیاء است که با مجموعه ای از تصاویر و آگاهی از قوانین تشکیل تصویر شروع می‌شود.

✅ اما این شباهت در فرمول بندی دو فرآیند، برخی نکات اساسی را پنهان می کند. گرافیک "فیدفوراورد" است، یعنی تصاویر به طور مستقیم زمانی تولید می شوند که مشخصات دید و اشیاء و دانش قوانین تشکیل تصویر به دست آید. در حالی که بینایی درگیر جستجو و درک است و ترکیبی است.

✅ هنگام مشاهده یک صحنه، محیط سه بعدی به یک تصویر دو بعدی فشرده می شود و اطلاعات زیادی در مورد عمق و سایر اطلاعات از دست می رود. این موضوع می تواند به ابهام در تفسیر تصویر منجر شود. بنابراین، تبدیل 3D به 2D یک فرآیند یک به چند است. در نتیجه، تفسیر باید یک به چند باشد و قوانین یا محدودیت های اضافی برای تعیین محتمل ترین تفسیر مورد نیاز است. برعکس، گرافیک رایانه ای این مشکلات را ندارد و فرآیندی چند به یک است.

✅ بنابراین، بینایی ماشین به طور ذاتی پیچیده تر از گرافیک رایانه ای است و نیازمند جستجو و قوانین اضافی برای تعیین تفسیر صحیح است.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision

🆕️ مدل جدید و فوق‌العاده جذاب هوش مصنوعی می‌تواند زبان گیاهان را ترجمه کند!

🔹️یک مدل پیشگام مبتنی بر هوش مصنوعی که می‌تواند توالی‌ها و الگوهای ساختاری زبان ژنتیکی گیاهان را درک کند، طی یک همکاری بین پژوهشگران انگلیسی ساخته شده است.

🔹️پژوهشگران هنگام ساخت این مدل پیشگام از روشی پیروی کردند که در آن مدل‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT برای درک زبان انسان آموزش می‌بینند.

🔹️مدل هوش مصنوعی با مطالعه اطلاعات RNA به‌دست‌آمده از گونه‌های گیاهی در سرتاسر جهان، زبان گیاهان را آموخت تا یک دید جامع را از نحوه عملکرد آران‌ای در سراسر قلمرو گیاهی به دست بیاورد.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#top_news

📽گفتگو با AMECA ، پیشرفته ترین ربات انسان‌ نما


🔎📃robohoosh
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#robotics

🔬 آیا ChatGPT می‌تواند پاسخ‌های پزشکی دقیق و معتبر ارائه دهد؟

▪︎مطالعه‌ای در JAMA Internal Medicine به مقایسه پاسخ‌های پزشکان و ChatGPT (مدل GPT-3.5) به سوالات پزشکی کاربران در شبکه اجتماعی Reddit پرداخته است.

▪︎در r/AskDocs، کاربران سوالات پزشکی خود را مطرح می‌کنند و پزشکان تأییدشده به این سوالات پاسخ می‌دهند. این مطالعه پاسخ‌های این پزشکان را با پاسخ‌های تولیدشده توسط ChatGPT مقایسه کرده است.

▪︎ پاسخ‌ها توسط پزشکان مجاز به صورت کور (بدون اطلاع از منبع پاسخ) ارزیابی شدند.
• معیارهای ارزیابی شامل کیفیت و همدلی پاسخ‌ها بود.

▪︎پاسخ‌های ChatGPT با نسبت 4 به 1 نسبت به پزشکان ترجیح داده شدند.
• این پاسخ‌ها از نظر کیفیت و همدلی امتیازات بالاتری کسب کردند.
• طول بیشتر پاسخ‌های ChatGPT احتمالاً یکی از عوامل کلیدی این ترجیحات بوده است.

▪︎این مطالعه نشان می‌دهد که ChatGPT می‌تواند به عنوان یک ابزار مفید برای تولید پاسخ‌های اولیه به سوالات پزشکی استفاده شود.

▪︎محدودیت: هنوز نگرانی‌هایی در مورد دقت علمی پاسخ‌ها وجود دارد، و پیشنهاد شده که این پاسخ‌ها توسط پزشکان بازبینی شوند.

🔎📃 article

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#Recomendersystem2023
#image_processing
#machin_vision
#ChatGPT
#article

🔬Computer Vision vs. Machin Vision


🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#computer_vision
#machin_vision

📚 Computer Vision vs. Machin Vision

✅ بینایی کامپیوتر و بینایی ماشین دو جنبه از یک موضوع هستند که هر یک به پیشرفت هوش مصنوعی بصری کمک می‌کنند. بینایی کامپیوتر مرزهای ممکن را جابجا می‌کند، در حالی که بینایی ماشین این پیشرفت‌ها را به مشکلات واقعی دنیای روزمره اعمال می‌کند. این دو به‌طور مشترک اساس تکنولوژی‌هایی را تشکیل می‌دهند که آینده اتوماسیون و سیستم‌های هوشمند را هدایت خواهند کرد.

✅ کاربرد های Computer Vision:
-تشخیص بیماری‌ها، تحلیل اسکن‌های پزشکی و کمک به اقدامات جراحی
-امکان‌پذیر ساختن خودروهای خودران، پهپادها و ربات‌ها برای ناوبری و اتخاذ تصمیمات
-نظارت بر مناطق عمومی، تشخیص فعالیت‌های مشکوک و افزایش امنیت
-واقعیت افزوده (AR)

✅ کاربردهای Machin Vision :
-بازرسی محصولات برای عیوب، اطمینان از رعایت استانداردهای کیفیت
-خودکارسازی وهدایت بازوهای رباتیک و سایر سیستم‌های خودکار برای انجام وظایف با دقت
-کنترل فرآیند و نظارت بر خط تولید، کنترل ماشین‌آلات و اطمینان از خروجی یکپارچه
-تأیید مونتاژ وتأیید اینکه اجزا به درستی مونتاژ و قرار داده شده‌اند.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage

🆕️ معرفی Drons به عنوان ربات برداشت محصول در کشاورزی

✅ این فناوری از هوش مصنوعی بااستفاده از ترکیب رباتیک با بینایی ماشین و پردازش تصویر ؛ برداشت و چیدن میوه ها را انجام می‌دهد.

🔎📃robohoosh
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#robotics

🆕️تشخیص پانکراتیت با استفاده از Gemini 2.0

🩻 سیستم هوش مصنوعی Gemini 2.0 شرکت گوگل توانایی شگفت‌انگیزی در تشخیص پانکراتیت (تورم پانکراس) از روی تصاویر سی تی اسکن دارد. این پیشرفت می‌تواند انقلابی در زمینه تشخیص زودهنگام و دقیق بیماری‌های پانکراس ایجاد کند.

🔍 این مدل با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری عمیق، قادر است الگوهای خاصی را در تصاویر سی تی اسکن شناسایی کند که نشان‌دهنده وجود تورم در پانکراس است. این سیستم می‌تواند به پزشکان کمک کند تا با سرعت و دقت بیشتری به تشخیص بیماری بپردازند و درمان مناسب را آغاز کنند.

💡این فناوری مزایای زیادی دارد ؛ ازجمله:

• تشخیص سریع‌تر: کاهش زمان لازم برای تشخیص بیماری.

• دقت بالا: افزایش دقت در شناسایی بیماری‌ها.

• پشتیبانی از پزشکان: ارائه اطلاعات و تحلیل‌های دقیق‌تر برای تصمیم‌گیری بهتر.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#top_news

📷 اهمیت کالیبراسیون دوربین و تنظیمات آن برای پروژه‌های Computer Vision

▪︎بررسی کالیبراسیون دوربین و تنظیمات آن ؛ یک مرحله اساسی برای هر پروژه موفق در زمینه بینایی کامپیوتری است. در حالی که مدل‌ها و الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری / هوش مصنوعی معمولاً توجه را جلب می‌کنند و همه چیز با دریافت بهینه تصویر و کالیبراسیون مناسب آغاز می‌شود ، اما کالیبراسیون دوربین و تنظیمات آن هم جایگاه ویژه ای دارد.

▪︎این موضوع به‌ویژه برای کاربردهای دنیای واقعی که شامل فتوگرام متری (اندازه‌گیری ابعاد اشیاء) یا تحلیل حرکت (مانند سرعت و شتاب) است ؛ از اهمیت بالایی برخوردار است.

▪︎باید توجه داشت که اینکه برخی میگویند :
" کالیبراسیون دوربین معادل پیدا کردن هموگرافی است" ؛ جای فکر دارد و می‌تواند صحیح نباشد ، زیرا این دو رویکرد متفاوت هستند و کالیبراسیون مبتنی بر هموگرافی، هرچند در برخی زمینه‌ها مفید است، اما باید توجه داشت که بهترین گزینه برای دستیابی به دقت بالا نیست و به همه تنظیمات نرم افزاری و سخت افزاری باید توجه داشت.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision

🆕️ پردازش تصویر در تسریع تحقیقات زیست‌شناسی

❄ با استفاده از OpenCV و آنالیز مؤلفه‌های متصل می‌توان تصاویر میکروسکوپی گلبول‌های قرمز خون را به‌طور خودکار تشخیص داد و از هم تفکیک کرد و هر سلول را به دقت بررسی نمود.

❄ این رویکرد به محققان کمک می‌کند تا به سرعت اطلاعات ارزشمندی به دست آورند و نیاز به کار دستی را به حداقل برسانند.

❄ این تکنیک به بررسی و تجزیه‌وتحلیل هر گلبول قرمز به‌صورت مجزا کمک می‌کند. CCA آبجکت‌های متصل به هم را در تصویر شناسایی و مشخصات هر کدام را استخراج می‌کند، مانند اندازه، شکل و موقعیت.

❄ با اتوماسیون این فرآیندها، محققان می‌توانند به سرعت اطلاعات زیادی در مورد ویژگی‌های گلبول‌های قرمز به دست آورند. این داده‌ها می‌تواند برای تشخیص بیماری‌ها و مطالعات زیست‌شناختی مفید باشد.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#python

📽 پردازش تصویر حوزه Mixed Reality در جراحی مغز و اعصاب

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#neurosurgery

✳ فناوری mixed reality ، انقلابی در جراحی مغز واعصاب

🔬 واقعیت ترکیبی (mixed reality) به عنوان یک فناوری نوین، در حال تغییر و تحول در عرصه جراحی اعصاب است. با استفاده از این ابزارها، جراحان قادرند تا به طرز بهتری به ناوبری در مغز و نخاع بپردازند و جراحی‌ها را با ایمنی بیشتری انجام دهند.

🔬 یکی از مزایای بزرگ mixed reality، امکان همپوشانی تصاویر MRI و CT با میدان دید جراحان است. این قابلیت به جراحان اجازه می‌دهد تا با دقت و صحت بیشتری عمل کنند. با مشاهده همزمان ساختارهای آناتومیکی مغز و نخاع بر روی تصاویر واقعی، جراحان می‌توانند نقاط دقیق و حساس را شناسایی کرده و از آسیب به بافت‌های سالم جلوگیری کنند.

🔬 این تکنولوژی نه تنها دقت عمل را افزایش می‌دهد، بلکه زمان جراحی را نیز کاهش می‌دهد و بهبود نتایج درمانی را به همراه دارد. به همین دلیل، این فناوری به یکی از ابزارهای حیاتی در جراحی اعصاب تبدیل شده و نویدبخش آینده‌ای روشن برای بیماران و جراحان است.

🔬 با پیشرفت‌های مداوم در این حوزه، می‌توان انتظار داشت که واقعیت ترکیبی به تدریج در سایر زمینه‌های پزشکی نیز مورد استفاده قرار گیرد و انقلابی در روش‌های درمانی ایجاد کند.

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#neurosurgery

🖼 OpenCV in image processing

🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#OpenCV

🩻پردازش تصویر در OpenCV

🖼 چهار مرحله اساسی پردازش تصویر در OpenCV وجود دارد که به طور گسترده ای در برنامه های کاربردی بینایی ماشین مورد استفاده قرار می گیرند. فرآیند بسیار قدرتمند و کاربردی است و پایه و اساس بسیاری از الگوریتم های پیشرفته را تشکیل می دهد.

1️⃣ بارگذاری تصویر:
اولین قدم بارگذاری تصویر ورودی به عنوان ورودی اصلی برای پردازش است. این تصویر می تواند در فرمت های مختلف مانند JPEG، PNG یا BMP باشد.

2️⃣ تبدیل به مقیاس خاکستری:
پس از بارگذاری تصویر، معمولا آن را به مقیاس خاکستری تبدیل می کنند. این کار به این دلیل انجام می شود که تصویر خاکستری ساده تر و کم حجم تر از تصویر رنگی است و در بسیاری از برنامه های بینایی ماشین، رنگ اطلاعات مهمی را ارائه نمی دهد.

3️⃣ اعمال فیلترها:
در این مرحله، فیلترهای مختلفی برای بهبود کیفیت تصویر و کاهش نویز به کار گرفته می شوند. این فیلترها می توانند شامل مواردی مانند فیلترهای مه زدایی، لبه های تقویت شده یا فیلترهای نرم کننده باشند.

4️⃣ شناسایی لبه ها:
در نهایت، الگوریتم های شناسایی لبه برای شناسایی تغییرات شدید در شدت به کار گرفته می شوند. این مرحله بسیار مهم است زیرا لبه ها نشان دهنده مرزها و ساختارهای مهم در تصویر هستند و بسیاری از الگوریتم های بینایی ماشین بر این پایه کار می کنند.
🆔️ telegram channel:
https://news.1rj.ru/str/Intellimage
#image_processing
#machin_vision
#OpenCV