Similar presentations:
Mask R-CNN: извлечение данных из паспортов
1. Mask R-CNN: извлечение данных из паспортов
Егор Гаврилов2. Дисклеймер
В данной презентации использованы изображения паспортов,взятые в открытых источниках, я не имею цели раскрыть чьи-либо
персональные данные.
3. О чем поговорим?
проблема поиска полей на паспорте;
задачи компьютерного зрения;
Mask R-CNN и особенности архитектуры на примерах;
повышение качества;
итоги.
4. Проблема
Большой поток данных,который обрабатывается
вручную.
5. Извлечение фактов из паспорта
6. Извлечение фактов из паспорта
7. Извлечение фактов из паспорта
8. Извлечение фактов из паспорта
9. Нейронные сети
10. Задачи компьютерного зрения
11. Задачи компьютерного зрения
12. Проблемы Object Detection
13. Проблемы Semantic Segmentation
14. Поиск объектов на изображениях
15. Где еще можно применить
16. Faster R-CNN FCN (FPN)
Mask R-CNNFaster R-CNN
FCN (FPN)
17.
Convolutional layers18.
Feature maps19.
Feature maps20.
Region Proposal Network (RPN)21. Region Proposal Network
22. RPN Predictions
23.
Classifier and RoI pooling24. Roi Pooling
25. Roi Pooling
26. RoiAlign
27. Классификация и выравнивание рамок
28. FPN
29. Генерация масок
30. Что получилось
31. Что получилось
32. Метрики
33. F1-мера
34. Результат
f1-мера ~70%Не намного лучше,
чем раньше
35. Аугментации
36. Аугментации
37. Синтетические данные
38. Результат
F1-мера чуть больше 90%Оборачиваем в сервис и встраиваем
39. Плюсы
• большая точность;• Instance Segmentation;
• обучена на coco датасете (может находить людей, машины,
собак, кошек, пончики и многое другое);
• можно взять и дообучить.
40. Минусы
• долгое обучение (6 ч. на 8 GB GPU);• работает дольше других сетей (3-4 сек. CPU, 0.4-0.5 сек. на GPU);
• тяжелые модели (требуется > 5 GB).
41.
42. Полезные ссылки
●https://github.com/matterport/Mask_RCNN - реализация на keras●https://github.com/aleju/imgaug - библиотека для аугментации
●https://github.com/albumentations-team/albumentations - еще одна
библиотека для аугментации
●https://habr.com/ru/post/421299/ - развитие и особенности
архитектуры
●https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf - научная работа по
Mask R-CNN
@EgorGavrilov