OZM 기차 스포팅

OZM 트레인 스포팅

작은 "AI for Good" 이야기

이번 주에 우리는 OZM 새 페이지를 추가했습니다. 기차 그래피티를 모으는 아이디어는 오래전에 나왔지만 우리는 그것에 대해 자세히 살펴볼 시간이 없었습니다. 우리는 여러 차례 이 주제로 돌아왔지만 실제로는 한 번도 그런 적이 없었습니다. 이것이 AI에게 완벽한 직업이라고 결정한 2021년 XNUMX월까지.

문학과 음악에서 흔히 다루지 않는 예술에는 뿌리 깊은 불의가 있습니다. 예술에는 재능과 기술뿐만 아니라 시간도 필요합니다. 많은 시간. 예술가로 인정받으려면 사람들이 당신의 예술을 보고 감상할 기회를 가질 수 있도록 적절한 캔버스와 전시회가 필요합니다. 그러나 그러한 캔버스는 전시는 고사하고 찾아보기 힘듭니다. 전시장은 드물고 경쟁자들 사이에 치열한 경쟁이 있는데 대부분이 공정하게 판단하지 않는다는 점에서 냉정하다.

거리 예술가들은 대중 교통 시스템의 형태로 단기이지만 전시회와 함께 쉽게 구할 수 있는 캔버스를 받았다는 것을 깨달았습니다. 일부 사람들은 "주어진"을 불행한 것으로 볼 수도 있지만, 합법적이라면 과장된 것입니다.

Das OZM 가장 바쁜 철도 노선 중 하나가 문 앞에 있다는 특권이 있습니다. 따라서 독일에서 순수 거리 예술을 위한 전시 플랫폼을 제공할 기회가 있습니다. 옥상에 있다면 OZM앉아서 기차 노선을 보면 놀라운 예술 작품을 볼 수 있습니다. 주요 철도 회사의 담당자들이 기차가 어떻게 생겼는지에 대한 정확한 아이디어를 가지고 있는지, 아니면 다음 아티스트에게 깨끗한 캔버스를 제공하고 싶은지 알 수 없습니다. 그러나 이 걸작은 며칠 이상 지속되는 경우가 거의 없으므로 대부분의 기차는 나중에도 똑같이 보입니다. 그래서 기차를 정말 좋아하더라도 하루 종일 기차 노선을 보는 것은 꽤 지루합니다. 그러나 AI에게 이것은 공정하고 하루 종일 기차 노선을 보는 데 신경 쓰지 않기 때문에 이상적인 직업입니다.

우리 이전에 거리 예술 인식을 위해 인공 신경망(ANN)을 훈련하고 네트워크 크기를 1,3MB로 줄여 실시간 인식에 적합하도록 했습니다. 따라서 이 ANN은 우리의 편향되지 않은 판단자여야 합니다. 교육 데이터 선택에는 우리 자신의 편향에 의해 유도된 편향이 포함되어 있기 때문에 문제가 되는 것은 당연합니다.

이 문제를 예상하고 네트워크는 웹 크롤링 그래피티와 함부르크의 다른 지역에서 예술적 창작 높이(또는 깊이)와 크게 독립적으로 수집된 거리 예술 이미지의 혼합으로 처음에 훈련되었습니다.

이 데이터베이스에서 훈련된 네트워크는 기차 그래피티에 대한 몇 시간 분량의 비디오를 제공받았고 수천 개의 기차 그래피티 훈련 사례와 재미있는 소위 오탐지(false positive)를 수집했습니다. 우리는 "거리 예술과 같은" 이미지에만 관심이 있었기 때문에 네트워크 출력 활성화와 층간 코사인 간격의 조합을 사용하여 전시된 모든 걸작의 최고의 장면을 위한 비디오를 필터링했습니다. 이러한 훈련 예제는 네트워크의 훈련 데이터베이스에 추가되어 편견 없는 훈련을 위한 좋은 출발점을 제공합니다.

먼저 10층에 소형 비디오 처리 컴퓨터(실제로는 Jetson Nano)에 연결된 XNUMX배 광학 줌이 장착된 카메라를 배치했습니다. OZMs는 철도 노선을 관찰하고 분석을 위해 우리의 추론 엔진에 비디오를 보냅니다. 그래서 이제 우리는 기차에 있는 낙서의 스냅샷을 제공하는 AI를 갖게 되었습니다.

우리는 Nano를 사용하여 일부 비디오 인코딩을 수행하고 Wi-Fi를 통해 비디오를 비디오로 했던 것과 동일한 작업을 수행하는 작은 추론 엔진으로 비디오를 보냅니다. 물론 우리는 낮은 와이파이 품질로 인한 비디오 압축 해제 아티팩트 또는 데이터베이스에 없는 ICE와 같은 일부 열차와 같이 훈련 데이터에 포함되지 않은 실제 네거티브에 몇 가지 문제가 있었습니다. 카메라에서 바라보는 관점도 일반적인 훈련 예와 많이 달랐습니다. 우리는 특징 감지 레이어를 동결하고 테스트 첫 날에 수집된 추가 샘플로 메쉬의 상단 레이어를 조정하여 이 문제를 해결했습니다.

하지만 최고의 사진을 찍는 것만이 전부는 아닙니다. 그것은 또한 발표된 작품과 그것을 가능하게 한 노력과 헌신에 대한 우리의 존경과 감사를 표시해야 하는 스냅샷의 발표에 관한 것입니다.

우리는 기차의 그래피티와 기차의 예술 사이의 관계를 보여주기 위해 작품 사진에 무언가를 추가하고 싶었습니다. OZM 바로 외곽의 철도 노선에서 작업을 시작한 예술가들에 의해 만들어짐을 상징할 수 있습니다. OZM 시작했다. 의 낙서 만 OZM 사진에 의존하는 것은 절름발이 였을 것입니다. 우리가 찾은 모든 사진에 대해 새로운 낙서를 만드는 것은 조직상의 이유로 불가능했을 것입니다. 다시 말하지만 AI가 해결책이었습니다.

적절한 것을 추가하기 위해 우리는 익숙한 스트리트 아티스트의 작품에 다양한 AI를 교육했습니다. OZM 협력하고 결과를 비교합니다. 우리는 선택한 사진을 원본과 결합하기로 결정했습니다. Hammerbrooklyn-일명 기러기의 '잠복보행' 이미지로 가득 찬 로고에 싸인2. 그런 그림은 맨 왼쪽에서 볼 수 있습니다. 저게 중간에 Hammerbrooklyn- 인식 가능한 로고. 스냅샷에서 개요 Hammerbrooklyn-로고를 템플릿으로 활용하여 생성된 AI 이미지를 형태로 Hammerbrooklyn- 스냅샷에 "스탬프" 로고.

다음으로 큰 문제는 어떤 스냅을 어떻게 제시해야 하는지였습니다. 우리는 요일별로 무작위 스냅에 동의했습니다. 그러나 방문자가 이미지를 탐색할 수 있도록 대부분의 이미지를 숨기고 요일 이름을 컨테이너로 사용했습니다. 방문자가 글자 위에 마우스를 올리면 그 부분이 보이지만 전체 그림을 보려면 방문자가 글자를 클릭해야 합니다.

방문객들에게 실제 촬영 날짜를 알리기 위해 스냅사진에 인쇄해야 하는 문제가 있었습니다. 모든 스냅샷은 개별 작품을 보여줍니다. OZM 예술 공간으로. 따라서 단순히 글꼴로 날짜를 렌더링하는 것은 옵션이 아니었습니다. 날짜의 낙서가 가장 좋은 해결책이 될 수 있지만 독특해야 했습니다. 세 번째 솔루션은 AI였습니다.

AI가 생성한 그래피티 형식으로 날짜를 추가했고, AI는 OZ의 작업에서 모양을 학습했습니다. 그래피티는 Ozozozozoz 저작물로 유명한 OZ에게 대부분의 사람들이 기대하는 것과 같지 않습니다. 그러나 OZ를 베끼는 것이 목적은 아니었고, OZ의 후기 작업에 큰 영향을 받은 새로운 스타일을 만드는 것이었습니다. OZ의 후기 작품에 익숙한 사람이라면 그 유사성을 알 수 있을 것입니다.

이 방법은 공통 글꼴(오른쪽 아래)로 렌더링된 숫자를 가져와 왜곡하고 일부 경계 감지를 수행합니다. 결과 이미지(큰 왼쪽 이미지)는 OZ의 이미지에서 추출된 왜곡된 모양으로 광범위하게 훈련된 pix2pix gan으로 제공되지만 세부 사항은 입력 이미지에서 제거됩니다.

우리는 이것을 여러 가지 이유로 "AI for Good"의 예라고 생각합니다. 아무도 일자리를 잃지 않았습니다. AI는 그렇지 않으면 잃어버렸을 예술을 수집하고 보존합니다. AI가 수집한 예술 작품은 더 많은 관객에게 선보입니다. AI는 아티스트와 스타일에 공평하므로 누구도 불이익을 받지 않습니다. OZ의 스타일은 도시 미화를 포기하지 않고 오늘날 기차에서 감상할 수 있는 다양한 작품에 중요한 공헌을 한 고 함부르크 그래피티 예술가를 기념하기 위해 이미지에 울려 퍼집니다.

* 스냅샷이 켜져 있습니다. https://onezeromore.com/ozmai-2/trainspotting/ 표시됩니다. 모든 예술을 즐길 수 있도록 이미지를 탐색하는 것이 좋습니다. 우리는 또한 새로운 기차 그래피티 도착의 일일 복용량에 대한 Instagram 계정을 시작합니다.

기차, 건물, 트럭, 보트, 비행기 등에 갖고 싶은 특히 매력적인 그래피티를 찾으면 기꺼이 도와드리겠습니다. 저희에게 연락하십시오.