Когда-то музей был складом древностей, а посетители почтительно переходили от одного экспоната к другому, и это совпадало с их ритмом жизни. Сейчас люди потребляют информацию быстрее и по другим принципам. Они хотят быть участниками событий и проживать новый опыт. Поэтому музеи создают не только художники, но и программисты, инженеры, математики и архитекторы. Многослойная иммерсивная среда становится интерфейсом, а посетитель — частью происходящего.
Рубрика «Компьютерное зрение»
Музей как программная система: что скрывается за магией TeamLab Borderless
2026-05-12 в 13:07, admin, рубрики: game development, teamLab Borderless, интерактивные инсталляции, Компьютерное зрение, цифровое искусствоИзвлечение параметров из 2D-чертежей: 6 YOLO-моделей, кастомный OCR и стрелочная логика
2026-05-11 в 15:46, admin, рубрики: ocr, OCR-технологии, детекция текста, инженерная оптимизация, Компьютерное зрение, машинное зрение, обработка изображений, распознавание документовНа машиностроительном производстве расчет стоимости детали начинается с чертежа. Входящий запрос выглядит так: PDF и строчка «нужно 50 штук». Чтобы назвать цену, технолог открывает чертеж и вручную снимает параметры: тип детали, габариты, квалитеты, шероховатости, резьбы, материал, массу. Один чертеж — от 5 до 15 минут. При потоке в несколько десятков запросов в день это основная нагрузка на технолога.
Как перевернуло машину на пустом месте и при чем тут Big Data, компьютерное зрение и предиктивная аналитика
2026-03-16 в 9:15, admin, рубрики: ADAS, big data, IoT, V2X, Беспроводные технологии, Интернет вещей, Компьютерное зрение, машинное обучение, предиктивная аналитикаПривет. Этой статьей я открываю сезон, который многие называют «зимняя романтика и гололед», а я теперь буду называть сезоном «внезапной наледи в тени леса».
В выходные мой хороший друг решил прокатиться за город. Скорость была абсолютно штатная, даже чуть ниже разрешенной – около 80 км/ч. Асфальт сухой, солнце слепит глаза, в машине играет приятный подкаст. И тут – въезд в тень лесополосы. Обычно он знает, что там может быть сыро, но в этот раз природа подготовила сюрприз в виде наледи.
От OCR до ADE: как машины научились не просто читать, а понимать документы
2026-03-10 в 12:15, admin, рубрики: ai-агенты, computer vision, llm, ocr, python, rag, Vectorization, Компьютерное зрение, машинное обучение, обработка документовПредставьте что вы получили 500 кредитных заявок. В каждой — паспорт, банковская выписка, справка о доходах, налоговая форма. Всё в PDF. Имена файлов:
upload1.pdf,upload2.pdf... Чтобы обработать их вручную — нужна неделя и несколько сотрудников. Чтобы обработать автоматически старым способом — нужно написать отдельный парсер под каждый тип документа, и молиться чтобы шрифт не поменялся. Эта статья о том как индустрия шла к решению этой задачи — и к чему пришла.
Оптика в техническом зрении. Лекция 4: Разрешающая способность
2026-03-08 в 19:25, admin, рубрики: computer vision, machine vision, optics, диафрагма, Компьютерное зрение, машинное зрение, оптика, разрешающая способность, техническое зрение-
Лекция 4: Разрешающая способность
Привет!
Меня зовут Андрей, я – специалист по оптическим системам, расчётчик и конструктор в одном лице.
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, трансформерыПять 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.
Аннушка уже разлила масло
2026-02-25 в 17:16, admin, рубрики: автоматизация труда, будущее, дата-центры, ИИ, искусственный интеллект, Компьютерное зрение, роботизацияИли когда же лопнет ИИ-пузырь — и кто здесь лишний
Пролог
«Лопнет-лопнет! Обязательно лопнет!» – радостно потирают ладошки скептики, азартно считают потраченные миллиарды, тычут пальцем в убытки, в отчёты с минусами. Всё сходится: расходы есть, отдачи нет – крах неизбежен. Это же очевидно!».
M23-Spectrum: инициализация весов нейросети через теорию групп Матьё
2026-02-21 в 17:15, admin, рубрики: open source, python, Компьютерное зрение, математика, машинное обучениеTL;DR: Вместо случайных весов Xavier/He — детерминистические, математически гарантированные начальные веса на основе алгебры группы
. Сходимость в 2.8× быстрее, condition number весовых матриц улучшается в 8× раз, и полный SR-пайплайн до 29–30 dB PSNR на ~900K параметров.
Читать полностью »
Трёхстрочный Deep Learning: 20 примеров нейросетевой магии
2026-01-19 в 19:54, admin, рубрики: BERT, deep learning, gpt, nlp, Transformers, Компьютерное зрение, нейросетиВ 2012 году команда из Торонто потрясла мир компьютерного зрения: их нейросеть AlexNet распознавала объекты на фотографиях лучше любого алгоритма, написанного вручную. Код занимал тысячи строк, требовал двух видеокарт и недель обучения. Сегодня вы можете превзойти AlexNet одной строкой кода, а модель загрузится за секунды.
Хакатон Норникеля: как мы выжали максимум из YOLO и заняли 2 место
2026-01-16 в 6:33, admin, рубрики: кейс, Компьютерное зрение, машинное обучение, сезон ии в разработке, хакатон, эволюционные алгоритмыПривет! Пару лет назад мы с коллегами из Центра искусственного интеллекта СФУ искали способы набраться практического опыта в задачах компьютерного зрения. Одним из таких форматов оказались хакатоны — соревнования по решению ML-задач на реальных кейсах с жесткими дедлайнами.
За эти пару лет мы успели поучаствовать примерно в десяти хакатонах (Цифровой прорыв, Атомик Хак) и в половине из них доходили до призовых местЧитать полностью »