YOLO Object Detection on Android for Robotics
YOLO Object Detection on Android for Robotics Introduction Object detection is an important capability for autonomous robots. A robot can use detect…
Latest News
⚑ Report a ProblemTech news from the best sources
All topics
- игры
AI
Gear
News
Tech
agents
ai
api
architecture
automation
beginners
career
database
devops
javascript
llm
machinelearning
mcp
opensource
performance
productivity
programming
python
react
security
showdev
testing
tutorial
typescript
webdev
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…
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…