Распознавание день в день: как настроить шаблон нового документа без программирования

Привет, Хабр! Вы прекрасно знаете, что мы в Smart Engines непрерывно совершенствуем наши системы распознавания российского паспорта и других документов. Вместе с этим мы постоянно расширяем список документов, которые могут быть распознаны при помощи наших решений, – и будем делать это и дальше. Но что если бизнесу нужно оперативно настроить распознавание нового корпоративного документа с жесткой структурой? Сегодня такая потребность есть практически у любой организации. Можно прийти с этой задачей к нам, и мы обязательно поможем. Но есть и альтернативный сценарий – встроить возможность настройки распознавания к себе. Для этого мы выпустили специальный инструмент – дизайнер форм . С ним ждать никого не придется, а добавлять распознавание новых форм можно будет по мере их появления, буквально день в день . О нем мы сегодня и поговорим.

https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/888190/

Квантованные БМ сети: упрощаем типы данных

Как вы уже видели, регулярно читая наш блог, мы не только занимаемся разработкой промышленных систем распознавания документов ( паспортов , кадрового документооборота, первички и т.п.), но и активно развиваем перспективные технологии в области компьютерного зрения. Сегодняшняя статья из области эффективных нейросетевых архитектур. Биполярные морфологические (БМ) сети – нейронные сети от Smart Engines практически без умножения. Мы уже показали, что они успешно справляются с задачами классификации изображений и поиска объектов на изображениях. Однако для достижения высокой вычислительной и энергоэффективности важно не только максимально упростить используемые операции, но и взять максимально простой и компактный тип данных, то есть отквантовать нейронную сеть. Так что насчет квантования БМ сетей?

https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/885424/

Threshold U-Net: как мы отказались от высокого разрешения и выиграли в скорости бинаризации

Хоть современный ИИ уже почти в состоянии написать симфонию и превратить холст в шедевр, некоторые простые задачи все еще не так просты, если наложить ограничения на решение. Так как главной задачей у нас, в Smart Engines , является распознавание и оцифровка документов , то для нас ограничениями являются скорость работы и возможность запуска системы на вычислительно слабых конечных устройствах. В этой статье мы вспомним об одной классической задаче обработки изображений – бинаризации документов. А также расскажем, как нам удалось существенно оптимизировать нейросетевую модель бинаризации, сохранив исходное качество, и причем тут современные модели детекции текста.

https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/881148/

BM YOLO: что, если вам не нужно умножать, чтобы распознавать?

Современные технологии глубокого обучения проникают в самые разные области нашей жизни — от автономных автомобилей до систем видеонаблюдения. Однако высокая вычислительная сложность традиционных нейронных сетей остается серьёзным препятствием на пути к их широкому применению на мобильных устройствах и встраиваемых системах. Группа исследователей из Smart Engines представила на международной конференции ICMV 2023 инновационное решение — биполярную морфологическую нейронную сеть YOLO (Bipolar Morphological YOLO, BM YOLO), которая сочетает в себе энергоэффективные вычислительные подходы и проверенную временем архитектуру YOLO для детектирования объектов.

https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/879088/