Задача отслеживания объектов на изображении - одна из самых горячих и востребованных областей ML. Однако уже сейчас мы имеем огромное разнообразие различных техник и инструментов. Данная статья поможет начать Ваш путь в мир компьютерного зрения!
Рубрика «computer vision» - 2
Продвинутое компьютерное зрение. Введение в Прямое визуальное отслеживание
2021-08-07 в 19:11, admin, рубрики: artificial intelligence, computer vision, deep learning, neural networks, object detection, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, Программирование, распознование изображенийПора избавляться от мышки или Hand Pose Estimation на базе LiDAR за 30 минут
2021-01-12 в 11:04, admin, рубрики: computer vision, deep learning, diy или сделай сам, future is now, machine learning, object detection, pose estimation, python, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, Программирование, самоделки, сделай сам
Всем привет! Пока киберпанк еще не настолько вошел в нашу жизнь, и нейроинтерфейсы далеки от идеала, первым этапом на пути к будущему манипуляторов могут стать LiDAR. Поэтому, чтобы не скучать на праздниках, я решил немного пофантазировать на тему средств управления компьютером и, предположительно, любым устройством, вплоть до экскаватора, космического корабля, дрона или кухонной плиты.
Читать полностью »
Первое место на AI Journey 2020 Digital Петр
2020-12-27 в 13:04, admin, рубрики: artificial intelligence, computer vision, machine learning, natural language processing, neural networks, ods, optical character recognition (ocr), python, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка изображений, Сбер, соревнования
Всем добрейшего дня! Совсем недавно закончилось ежегодное международное соревнование AI Contest, организатором которого является Сбер вместе с российскими и зарубежными партнёрами в рамках конференции Artificial Intelligence Journey. Задачи этого года: Digital Петр: распознавание рукописей Петра I, NoFloodWithAI: паводки на реке Амур и AI 4 Humanities: ruGPT-3Читать полностью »
Scaled YOLO v4 самая лучшая нейронная сеть для обнаружения объектов на датасете MS COCO
2020-12-07 в 16:05, admin, рубрики: AI, artificial intelligence, computer vision, deep learning, neural network, object detection, real-time object detection, yolo, YOLOv4, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети, обнаружение объектов, обработка изображений, Программирование- Научная статья
- Pytorch: YOLOv4-CSP, YOLOv4-P5, YOLOv4-P6, YOLOv4-P7 (main repository — use to reproduce results)
YOLOv4-CSP
YOLOv4-tiny
YOLOv4-large - Darknet: YOLOv4-tiny, YOLOv4-CSP, YOLOv4x-MISH
- Структура YOLOv4-CSP
Scaled YOLO v4 является самой точной нейронной сетью (55.8% AP) на датасете Microsoft COCO среди всех опубликованных нейронных сетей на данный момент. А также является лучшей с точки зрения соотношения скорости к точности во всем диапазоне точности и скорости от 15 FPS до 1774 FPS. На данный момент это Top1 нейронная сеть для обнаружения объектов.
Scaled YOLO v4 обгоняет по точности нейронные сети:
- Google EfficientDet D7x / DetectoRS or SpineNet-190 (self-trained on extra-data)
- Amazon Cascade-RCNN ResNest200
- Microsoft RepPoints v2
- Facebook RetinaNet SpineNet-190
Мы показываем, что подходы YOLO и Cross-Stage-Partial (CSP) Network являются лучшими с точки зрения, как абсолютной точности, так и соотношения точности к скорости.
График Точности (вертикальная ось) и Задержки (горизонтальная ось) на GPU Tesla V100 (Volta) при batch=1 без использования TensorRT:
Data Fest 2020 — полностью в Online уже завтра
2020-09-18 в 11:00, admin, рубрики: AI, big data, computer vision, data science, ml, ods, quantum computing, Блог компании Open Data Science, искусственный интеллект, конференции, машинное обучение, фестивальData Fest пройдет в этом году в онлайн формате 19 и 20 сентября 2020. Фестиваль организован сообществом Open Data Science и как обычно соберет исследователей, инженеров и разработчиков в области анализа данных, искусственного интеллекта и машинного обучения.
Регистрация. Ну а дальше к деталям.
Нет времени объяснять, сделай автопилот
2020-08-05 в 11:00, admin, рубрики: computer vision, machine learning, python, racing, Raspberry Pi, self-driving, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, обработка изображений
Здравствуйте, товарищи!
На выходных проходил хакасборкатон — гонки на самоуправляемых моделях автомобилей на базе комплекта donkeycar при содействии Х5 и FLESS.
Задача заключалась в следующем: сначала надо было собрать машинку из запчастей, затем ее обучить проходить трассу. Победитель определялся по самому быстрому прохождению 3 кругов. За наезд на конус — дисквалификация.
Хотя подобная задача для машинного обучения не нова, но сложности могут поджидать на всем пути: от невозможности заставить нормально работать вайфай до нежелания обученной модели пилотировать железо по треку. И все это в жестких временных рамках!
Когда мы собирались на это соревнование, сразу было понятно, что будет очень весело и очень сложно, ведь нам давалось всего 5 часов с учётом перерыва на обед чтобы собрать машинку, записать датасет и обучить модель.
Читать полностью »
MLOps — Cook book, chapter 1
2020-07-03 в 7:06, admin, рубрики: computer vision, deep learning, devops, machine learning, mlflow, mlops, python, Блог компании КРОК, машинное обучение, разработка, управление разработкой
Всем привет! Я CV-разработчик в КРОК. Уже 3 года мы реализуем проекты в области CV. За это время чего мы только не делали, например: мониторили водителей, чтобы во время движения они не пили, не курили, по телефону не разговаривали, смотрели на дорогу, а не сны или в облака; фиксировали любителей ездить по выделенным полосам и занимать несколько мест на парковке; следили за тем, чтобы работники носили каски, перчатки и т.п.; идентифицировали сотрудника, который хочет пройти на объект; подсчитывали всё, что только можно.
Я все это к чему?
В процессе реализации проектов мы набили шишки, много шишек, с частью проблем вы или знакомы, или познакомитесь в будущем.
Моделируем ситуацию
Представим, что мы устроились в молодую компанию “N”, деятельность которой связана с ML. Работаем мы над ML (DL, CV) проектом, потом по каким-либо причинам переключаемся на другую работу, в общем делаем перерыв, и возвращаемся к своей или чужой нейроночке.
- Наступает момент истины, нужно как-то вспомнить на чем ты остановился, какие гиперпараметры пробовал и, самое главное, к каким результатам они привели. Читать полностью »
«Breakout-YOLO»: знакомимся с шустрой object-detection моделью, играя в классический «Арканоид»
2020-06-21 в 10:30, admin, рубрики: computer vision, javascript, object detection, yolo, yolov3, Компьютерное зрение, машинное обучение, обнаружение объектов, обработка изображений, Программирование
Всем привет! Весенний семестр для некоторых студентов 3-го курса ФУПМ МФТИ ознаменовался сдачей проектов по курсу «Методы оптимизации». Каждый должен был выделить интересную для себя тему (или придумать свою) и воплотить её в жизнь в виде кода, научной статьи, численного эксперимента или даже бота в Telegram.
Жёстких ограничений на выбор темы не было, поэтому можно было дать разгуляться фантазии. You Only Live Once! — воскликнул я, и решил использовать эту возможность, чтобы привнести немного огня в бессмертную классику.Читать полностью »
Самая сложная задача в Computer Vision
2020-06-15 в 8:03, admin, рубрики: computer vision, CoW, DeepSORT, fish, machine learning, MOT, python, ReID, Reindentification, sort, ssd, Tracking, yolo, YOLOv4, YOLOv5, Блог компании Recognitor, искусственный интеллект, машинное обучение, обработка изображенийСреди всего многообразия задач Computer Vision есть одна, которая стоит особняком. К ней обычно стараются лишний раз не притрагиваться. И, если не дай бог работает, — не ворошить.
У неё нет общего решения. Практически для каждого применения существующие алгоритмы надо тюнинговать, переобучать, или судорожно копаться в куче матриц и дебрях логики.
Статья о том как делать трекинг. Где он используется, какие есть разновидности. Как сделать стабильное решение.
Читать полностью »