Онлайн-платформу для распознавания объектов создали в Новосибирске

Мы начали с изображений сканирующей зондовой микроскопии, которая в настоящее время является золотым стандартом при изучении и создании новых материалов. При этом довольно часто стоит задача характеризации изображений, полученных с микроскопа: необходимо определить, например, средний размер объектов или их количество. Ученым приходилось производить эти манипуляции вручную, затрачивая массу усилий и времени. Существовали автоматические методы обработки изображений, основанные на так называемых пороговых подходах, но они давали хорошие результаты только на изображениях высокого качества, а шумы и области засветки воспринимались как отдельные объекты и результаты оказывались недостоверными. В создании наших сервисов мы решили использовать современные методы компьютерного зрения, основанные на методах ИИ, — рассказал Матвеев.

Мы решили сделать эту НС доступной для пользователей других лабораторий и научных институтов и создали веб-сервис ParticlesNN. Пользователь может загрузить свое изображение, получать статистические результаты его обработки и корректировать их. Но у этого сервиса имеются и недостатки — он может работать только с теми типами объектов, на которых обучалась нейросеть. Мы поняли, что каждый раз обучать ее работе с новыми типами объектов — задача довольно трудоемкая, поэтому решили разработать сервис, который позволял бы пользователю самому обучать нейронную сеть на нужных ему объектах. Так возник онлайн-сервис DLgram, а вскоре и No Code ML. Теперь же для удобства пользователей мы объединили их на одной платформе iOk. Уже сейчас суммарное количество ее пользователей составляет более 500 специалистов, — сообщил Матвеев.