Пять лет назад я начал работать с или в проекте Comexp Research Lab - научно-исследовательской компании, в которой тогда было два человека (считая меня). На самом деле исследованиями компания в своей области занимается примерно 15 лет, просто именно на последние пять лет (и особенно на последние полтора года) пришлась самая интенсивность разработок и открытий.
Рубрика «cnn»
TAPe + ML: универсальная архитектура компьютерного зрения вместо патчей и «сырых» пикселей
2026-02-28 в 5:16, admin, рубрики: cnn, dino, dinov2, dinov3, ml, искусственный интеллект, исследование, Компьютерное зрение, машинное обучение, трансформерыОт идеи к реальности: как я собрал свой первый пет-проект по распознаванию языка жестов
2026-01-15 в 22:30, admin, рубрики: cnn, pet-project, yoloПредыстория
Полгода назад, ближе к концу первого курса, я стал думать о будущей работе. Возможно на волне хайпа мой выбор пал на Нейронные сети. Начал с классического машинного обучения, а потом нашел хороший курс по свёрточным (CNN) и рекуррентным сетям. CNN меня впечатлили гораздо больше. После пары учебных проектов вроде классификации кошек и собак захотелось сделать что-то сложнее. Так появилась идея: детектировать руку в кадре и определять жест из американского языка жестов (ASL).
Сбор данных и обучение YOLO
Аугментация данных для повышения точности классификации вредоносного ПО с использованием модели CNN
2025-11-08 в 8:16, admin, рубрики: cnn, аугментация данных, вредоносные программы, сверточные нейросетиАктуальность исследования
Современные компьютерные атаки становятся все более сложными и изощренными, создавая серьезную угрозу информационной безопасности как для крупных организаций, так и для обычных пользователей устройств, подключенных к глобальной сети. Вредоносное программное обеспечение (ВПО) эволюционирует, используя сложные методы сокрытия и мутации кода, что затрудняет его выявление антивирусными программами и системами защиты.
ИИ в 3 фазы… снижение рисков, экономия времени и помощь человеку. Но …— нужно дать пользу уже на первом шаге
2025-09-16 в 13:51, admin, рубрики: autoencoder, cnn, CV, data science, deeplearning, Внедрение, искусственный интеллект, разработка«В крупных компаниях ИИ не продается как технология. Он продается как снижение рисков, экономия времени и помощь человеку.
Но чтобы его купили — нужно дать пользу уже на первом шаге.
Вот как мы сделали это без бюджета, без команды и с одними только идеями»
1. Введение: Не про ИИ. Про то, как заставить бизнес поверить в изменения
Привет!
Меня зовут Алексей. Я руковожу направлением искусственного интеллекта в федеральном холдинге.
Моя задача — не «внедрить нейросеть», а сделать так, чтобы люди перестали бояться изменений.
Раньше сотрудникам требовалось 40–60 минут, чтобы создать документ выбраковки:
Читать полностью »
Методы интерпретации на основе вмешательства в CV: RISE implementation
2025-09-05 в 18:40, admin, рубрики: cnn, machine learning, интерпретируемый ии, карты активации, машинное обучениеПривет, друзья! Добро пожаловать в новый туториал из серии практических материалов по explanable AI (интерпретируемости моделей). Он посвящен методу интерпретации на основе вмешательства — RISE. В этом материале разобрана теоретическая постановка метода, подчеркнуты красивые математические идеи и переходы, и, конечно, реализован код для практики. Приглашаю к чтению! Ноутбук к туториалу доступен на гитхаб.
Введение
Методы интерпретации на основе вмешательства основаны на идее ответа на вопрос: на вопрос:
Vision Transformers: всё, что вам нужно — это внимание
2025-08-10 в 8:44, admin, рубрики: AI, chatpgt, cnn, qwen, VITVision Transformers: всё, что вам нужно — это внимание
Статья о революционной архитектуре, которая изменила подход к компьютерному зрению
Аннотация
С появлением статьи "Attention Is All You Need" закончилось доминирование рекуррентных нейронных сетей (Recurrent Neural Network — RNN). Поскольку трансформеры показывают лучшие результаты на практике по сравнению с RNN, давайте разберёмся, что они собой представляют и как работают в области компьютерного зрения.
Краткая история искусственного интеллекта: от истоков до наших дней
Как мы построили embedding-модель уха на Vision Transformers: от идеи до 88% точности
2025-07-25 в 10:57, admin, рубрики: cnn, embeddings, Visual transformer, биометрическая аутентификация, биометрия, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, распознавание изображений, эмбеддинги
Пока весь мир гонится за распознаванием лиц и отпечатков пальцев, мы в решили взглянуть на человека чуть сбоку — буквально.
ZX Spectrum проходит тест Тьюринга: учим 8-битный процессор решать CAPTCHA
2025-07-18 в 11:55, admin, рубрики: bCNN, binary neural networks, captcha, cnn, mnist, turing, Z80, zx spectrumИли как я потратила выходные на доказательство временного парадокса: Z80 1976 года решает CAPTCHA 2010-х в 2025 году
Вступление
Представьте: вы открываете сундук и находите пыльный ZX Spectrum. «В музей Яндекса», — думаете вы. А что если я скажу, что эта железка с 48 килобайтами памяти может с 95.5% точностью распознавать рукописные цифры и проходить те самые CAPTCHA-тесты «Я не робот» из 2010-х?
Более того: технически она могла это делать с момента выпуска в 1982 году.
<cut />
Временной парадокс в трёх актах
1976: Рождение героя
Ян Лекун, создатель LeNet, формата DjVu и адвокат опенсорса
2025-05-05 в 9:01, admin, рубрики: cnn, CRF, deepseek, djvu, DWT, GTN, jpeg2000, lenet, llama, llm, Lush, ocr, PDF, ruvds_статьи, вейвлет-преобразование, Компьютерное зрение, машинное зрение, нейросети, распознавание символов, сверточные нейросети, тест тьюринга, условные случайные поля, Ян Лекун
Ян Лекун (Yann LeCun) — французский и американский учёный в области машинного обучения и компьютерного зрения. Известен как автор легендарной системы LeNet (1989 г.), где одним из первых начал применять методы биологических нейронных сетей для оптического распознавания символов (OCR).
Сейчас занимает должность вице-президента и ведущего исследователя ИИ в корпорации Meta (руководит разработкой опенсорсной языковой модели LLaMA, в том числе). При этом остаётся ярым приверженцем опенсорса, свободной науки и научно-технического прогресса человечества.Читать полностью »
Нейросетевой подход для классификации событий отслеживаемых сверхширокополосным радаром
2025-04-04 в 23:14, admin, рубрики: attention, cnn, RNN, uwb, искусственный интеллект, радар, радарные датчики, сверхширокополосная радиолокация, сшп, трансформерыВ данной статье речь пойдёт о том, как используя разные архитектуры нейронных сетей классифицировать данные полученные со сверхширокополосного радара " XETHRU by NOVELDA X4M02 290056-010 ". Моя работа основана на публикации " UWB-gestures, a public dataset of dynamic hand gestures acquired using impulse radar sensorsЧитать полностью »