​Команда, в состав которой вошел выпускник Механико-математического факультета Кирилл Бродт, приняла участие в соревнованиях по машинному обучению Google Landmarks Recognition 2019 на платформе Kaggle и вошла в число победителей.

Подобные соревнования имеют очень разнообразную тематику: от определения тональности отзывов и классификации китов по хвостам до определения трека элементарных частиц; все эти задачи можно решить при помощи машинного обучения.

Участникам предстояло решить задачу «Label famous (and not-so-famous) landmarks in images» определить, какая достопримечательность изображена на фотографии. Сегодня большим препятствием для исследований в области распознавания ориентиров является отсутствие больших аннотированных наборов данных. В данном конкурсе компания Google представила самый большой в мире актуальный набор данных, чтобы способствовать решению этой проблемы. Пользователи платформы Kaggle внесли вклад в решение задачи, создавая модели, которые распознают правильный ориентир в наборе сложных тестовых изображений.

Это обычная задача классификации на изображениях, которую уже можно считать решенной, так как давно существуют сверточные сети и методы их тренировки. Однако сложность была, во-первых, в том, что классов этих достопримечательностей было более двухсот тысяч, а изображений было порядка четырех миллионов. Во-вторых, среди этих изображений было очень много «мусора», то есть таких изображений, на которых не было вообще достопримечательностей. И, в-третьих, разнообразие достопримечательностей велико, это может быть здание или памятник, ботанический сад или кладбище. По сути, задача сводилась к детекции достопримечательностей, а не классификации, объяснил Кирилл Бродт.

Соревнование проходило в два этапа. Первый этап длился семь недель, а второй – одну. Отличие заключалось в том, что на каждом этапе была своя тестовая выборка, по которой измерялось качество моделей. Во всех этапах тестовые выборки содержали порядка ста десяти тысяч картинок. Во время соревнования нужно было разработать модель, которая решала бы поставленную задачу. Команда с участником из НГУ использовала сверточную сеть с нестандартной функцией потерь, которая не просто умела классифицировать изображения, но и отодвигала различные классы объектов друг от друга на некоторое расстояние в признаковом пространстве изображений.

Решение задачи позволило занять команде девятое место среди более чем ста команд, получить золотую медаль и приглашение на грядущую конференции по компьютерному зрению CVPR'19, где будут представлены решения победителей конкурса.

Похожие новости

  • 15/11/2019

    Команда НГУ вошла в десятку лучших на международных соревнованиях по компьютерной безопасности

    ​С 7 по 8 ноября в Бухаресте (Румыния) состоялся финал международных соревнований по компьютерной безопасности D-CTF 2019. Состязания прошли в рамках ежегодной конференции в области информационной безопасности DefCamp 2019.
    308
  • 05/06/2019

    Команда НГУ победила по двум направлениям на хакатоне в Санкт-Петербурге

    Хакатон «PolyHack» прошел с 24 по 26 мая на территории Санкт-Петербургского политехнического университета. В нем приняли участие около 60 студентов разных городов России. Команда «Сверхнова» Факультета информационных технологий НГУ победила по направлениям «Big Data» и «Цифровизация в образовании».
    580
  • 26/09/2019

    Криптографический центр НГУ победил в конкурсе докладов на SIBECRYPT-2019

    ​18-я Всероссийская конференция «Сибирская научная школа-семинар с международным участием “Компьютерная безопасность и криптография”» прошла в Томске с 9 по 14 сентября. Это одна из центральных российских конференций, собирающая ведущих специалистов в области защиты информации и криптографии.
    388
  • 30/09/2019

    Команда НГУ стала серебряным призером IX Международных соревнований по компьютерной безопасности VolgaCTF

    ​В конце сентября в Самаре завершились IX Международные открытые студенческие соревнования в области информационной безопасности VolgaCTF. Участие в конкурсе приняли более 180 человек из России, Австрии, Вьетнама и Венгрии.
    296
  • 13/12/2016

    В НГУ создают новые программы для детей с нарушениями речи

    Логопеды детского сада № 97 третий год сотрудничают с Новосибирским государственным университетом. На кафедре фундаментальной и прикладной лингвистики НГУ создают новые программы, которые помогут детям с нарушениями речи.
    1704
  • 13/11/2019

    Томские ученые научили компьютерную модель выявлять рак простаты

    ​Ученые лаборатории биофотоники ТГУ совместно с онкологами ТНИМЦ разработали новый подход к диагностике аденокарциномы — злокачественной опухоли предстательной железы. Для выявления онкопатологии и определения стадии заболевания в данном подходе используется искусственный интеллект.
    226
  • 05/09/2017

    Магистранты ФИТ НГУ разработали приложение для программирования на планшетах и смартфонах

    ​Студенты 1 курса магистратуры ФИТ НГУ Илья Корякин и Роман Лебедев разработали мобильное приложение Pydroid для программистов. В августе проект студентов победил на пятнадцатом бизнес-ускорителе А:Старт в Академпарке.
    966
  • 20/05/2019

    Новосибирский вуз стал лучшим в информационном моделировании

    ​Конкурсный проект Центра геоинформационных компетенций и BIM-технологий Сибирского государственного университета геосистем и технологий «Информационная модель жилмассива «Восточный» занял первое место в номинации «Информационное моделирование для территориальных образований» на Всероссийской научно-практической конференции «Лучшие мировые практики BIM-технологий в России».
    600
  • 03/10/2017

    Команда SUSlo.PAS НГУ стала лучшей по компьютерной безопасности в Сибири

    ​В Томске прошли межрегиональные межвузовские соревнования в области информационной безопасности SibirCTF. Команда НГУ SUSlo.PAS заняла там первое место. Соревнования проходили с 28 сентября по 1 октября.
    958
  • 23/12/2019

    Экономисты НГУ стали экспертами на федеральном проекте для школьников

    ​Студенты Новосибирского госуниверситета и преподаватели Экономического факультета стали экспертами на федеральном проекте для школьников «Кампус на Зеленой улице». В рамках профильной смены учащиеся школ и гимназий проходят недельные курсы по хард и софт скиллам, развивают идеи для стартапов, занимаются программированием и робототехникой, изучают 3D-моделирование и учатся формировать и презентовать свои проекты.
    137