Американец научил нейросеть прогонять котов с газона Статьи редакции

Менеджер Nvidia Роберт Бонд из Бивертона, штат Орегон, самостоятельно создал антикошачью охранную сигнализацию, работающую на основе нейросети и защищающую его газон при помощи опрыскивателей. О её устройстве он рассказал в блоге разработчиков Nvidia.

По словам Бонда, ему надоели соседские коты, которые постоянно проводили время у него на лужайке.

В проекте Бонд использовал четыре устройства: одну камеру наблюдения, установленную на стене дома, компьютерную платформу Jetson TX1, Wi-Fi-модуль Particle Photon для «интернета вещей» и реле, подключённое к поливалкам.

Если камера засекает изменение в наблюдаемой обстановке, она последовательно делает семь снимков и передаёт их через FTP на Jetson. На Jetson работает система, основанная на нейросети Caffe: она определяет, есть ли на фотографии кошка. Если кошка обнаружена, сигнал передаётся на Photon, и тот через реле включает поливалки на две минуты.

Бонд пояснил, что изначально используемая им готовая нейросеть корректно определяла кошек лишь в 30% случаев. Оказалось, что большинство изображений, использованных для обучения нейросети, были сняты фронтально в духе «Посмотрите на мою кисоньку», однако для реальных условий такие образцы не подходили.

Разработчику пришлось натренировать нейросеть дополнительно на снятых им изображениях кошек: оказалось, что для идентификации котов ночью было достаточно лишь 50 изображений (в изначальной выборке их было 300). Однако Бонд предупредил, что нейросеть можно натренировать слишком сильно: например, если делать все снимки кошек только с одного угла, то все снимки с другого угла будут для нейросети мешаниной, и она не будет определять на них кошек корректно.

Это не первый подобный проект Бонда. В 2015 году он построил аппарат, способный распознать муравья на полу (насекомые заполонили его кухню) и направить на него луч 5-милливаттного лазера: «На самом деле, он муравьям не вредит, просто раздражает их».