TAPe+ML: детекция, классификация и теперь и сегментация SOTA‑уровня в 0.1M параметров
Мы собрали модель, которая одновременно решает детекцию, классификацию и сегментацию, и при этом остается радикально легче и экономичнее по ресурсам…
Latest News
⚑ Report a ProblemTech news from the best sources
All topics
- Искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети
- Новости сети
- автомобили, мотоциклы, транспортные средства
- вирусы, трояны, уязвимости в ПО, вопросы безопасности
- игры
- космос
- мобильные телефоны, смартфоны, сотовая связь, коммуникаторы, КПК
- модули ОЗУ, карты памяти, флеш-накопители, кардридеры
- на острие науки
- процессоры
LLM
ai
ai-агенты
claude
devops
llm
open source
python
ruvds_статьи
Статьи
автоматизация
ии
ии-агенты
информационная безопасность
искусственный интеллект
машинное обучение
нейросети
программирование
тестирование
управление проектами
Обучаем ИИ видеть то, чего он никогда не видел
Задача обнаружения объектов на изображении не нова, подходов к её решению существует масса. Вероятно, самым популярным и известным среди них будет Y…
Оценка быстродействия детекторов YOLO на Raspberry Pi 5 HAT+
В предыдущей статье я описал процесс компиляции модели yolo8n в HEF-файл для нейрочипа HAILO-8L в модуле HAT+. В этой работе я оцениваю быстродейств…
От 0 до 10 миллионов ИИ-проверок в месяц: как мы продуктивизировали CV в Пятёрочке за 8 месяцев
Статья про то, как CV-сервис вырос с MVP до 10 миллионов проверок фото в месяц и не развалился в проде. 🔧 Это не про «у нас классные модели» и не пр…
Как я устал от CVAT и в соло написал десктопный инструмент для авторазметки датасетов на PyQt5
Надоело разворачивать CVAT через докер и мириться с лагами браузера? Я расскажу свою историю, как от простецкого аннотатора собранног…
Тихая-тихая мировая революция. Мы сделали модель распознавания для любых задач компьютерного зрения – и выше уровня SOTA
Практический эффект TAPe+ML v2 сейчас лучше всего видно в object detection. Так, TAPe+ML v2 на конкретной практической задаче рудозасорения (см глав…
Компиляция yolov8n в формат HEF для Hailo-8L на Raspberry Pi 5
Подготовка модели Yolo для запуска на базе Hailo чипа для Raspberry Pi 5 AI HAT+. Если есть интерес к легким аппаратным решениям в области ИИ, то до…
От 0 до 10 миллионов ИИ-проверок в месяц: как мы продуктивизировали CV в Пятёрочке за 8 месяцев
Статья про то, как CV-сервис вырос с MVP до 10 миллионов проверок фото в месяц и не развалился в проде. 🔧 Это не про «у нас классные модели» и не пр…
UAV Human Detector
В статье рассматривается один из компонентов системы управления БЛА для поисково-спасательных работ — обнаружение людей на изображениях с бортовой к…
Почему вы тратите время не на переговоры, а на чужую внутреннюю драму. Как проходят переговоры с крупными компаниями
Статья о наболевшем. Есть удобная, почти благородная формулировка: «рынок плохо воспринимает новые технологии». Она красивая, интеллигентная и вежли…
Трекинг посетителей на fisheye-камерах: задача “со звездочкой”
Всем привет, на связи команда NeuroCore. Сегодня расскажем про кейс разработки системы видеоаналитики для магазинов самообслуживания: почему fisheye…
Детекция чужого почерка в экзаменационных бланках без эталонного образца
Один ученик писал экзаменационную работу, а кто-то чужой дописал часть за него. Как мы научили нейросеть распознавать это. Дано: государственная атт…
До свидания, любимые эмэльщики! Мы сделали стенд по компьютерному зрению, которым может воспользоваться каждый
На стенде ваши модели обучаются буквально на десятках картинок вместо тысяч, и дают не меньше 86% точности, при этом обходят YOLO — без GPU-кластеро…
Кэширование и трекинг. Как YOLO экономит время и нервы
Случалось мне работать с CV: запускаешь сорокаминутное видео, YOLO честно находит людей, машины, собак. На двадцатой минуте падает сеть или, что хуж…
Подсчёт долей фракций руды на конвейере: SAM2 для разметки, YOLO и проблемы с перекрытием
На производственной площадке стоит камера над лентой конвейера, она снимает поток , а система считает доли трёх цветовых фракций — серо-белой, оранж…