В мобильной разработке мы привыкли, что красивый анимированный фон — это либо видео, либо пара слоёв с CAGradientLayer и медленным параллаксом. Для большинства задач этого хватает. Но иногда хочется большего: настоящий живой космос — туманности, которые медленно перетекают друг в друга, планеты с кольцами, звёзды разных классов и в центре — чёрная дыра с аккреционным диском, как в «Интерстелларе».
Рубрика «metal»
Apple Metal в MAPS.ME
2018-12-13 в 11:59, admin, рубрики: apple, maps.me, metal, OpenGL, OpenStreetMap, Блог компании Mail.Ru Group, Программирование, разработка под iOS
Всем привет!
В мире существует огромное количество приложений на OpenGL, и, кажется, Apple c этим не вполне согласна. Начиная с iOS 12 и MacOS Mojave, OpenGL переведен в статус устаревшего. Мы интегрировали Apple Metal в MAPS.ME и готовы поделиться своим опытом и результатами. Расскажем, как рефакторили наш графический движок, с какими трудностями пришлось столкнуться и, самое главное, сколько у нас теперь FPS.
Всех, кто заинтересовался или раздумывает над добавлением поддержки Apple Metal в графический движок, приглашаем под кат.
Читать полностью »
Нейросеть для определения лиц, встроенная в смартфон
2017-12-04 в 7:20, admin, рубрики: api, BNNS, CIDetector, iOS, iphone, metal, Vision, Алгоритмы, глубинное обучение, нейросеть, обработка изображений, разработка мобильных приложений, разработка под iOS, учитель-ученик, фреймворк
Apple начала использовать глубинное обучение для определения лиц начиная с iOS 10. С выпуском фреймворка Vision разработчики теперь могут использовать в своих приложениях эту технологию и многие другие алгоритмы машинного зрения. При разработке фреймворка пришлось преодолеть значительные проблемы, чтобы сохранить приватность пользователей и эффективно работать на железе мобильного устройства. В статье обсуждаются эти проблемы и описывается, как работает алгоритм.
Введение
Впервые определение лиц в публичных API появилось во фреймворке Core Image через класс CIDetector. Эти API работали и в собственных приложениях Apple, таких как Photos. Самая первая версия CIDetector использовала для определения метод на базе алгоритма Виолы — Джонса [1]. Последовательные улучшения CIDetector были основаны на достижениях традиционного машинного зрения.
С появлением глубинного обучения и его применения к проблемам машинного зрения точность систем определения лиц сделала значительный шаг вперёд. Нам пришлось полностью переосмыслить наш подход, чтобы извлечь выгоду из этой смены парадигмы. По сравнению с традиционным машинным зрением модели в глубинном обучении требуют на порядок больше памяти, намного больше дискового пространства и больше вычислительных ресурсов.
Читать полностью »
Основы программирования графики на Apple Metal: Начало
2015-01-26 в 10:52, admin, рубрики: 3d graphics, game development, iOS, metal, Программирование, Работа с анимацией и 3D-графикой, разработка под iOS 
Привет! Мой сегодняшний пост — это руководство для начинающих программировать графику на Apple Metal API. Когда я начал разбираться с этой темой, то обнаружилось, что помимо документации от Apple и примеров от них же и смотреть особо нечего. Сегодня я расскажу о том, как создать простое приложение на Metal, которое отображает трехмерный куб с освещением. Затем мы нарисуем несколько кубов с использованием одной из главных фишек Metal — рендеринга в нескольких потоках. Заинтересовавшихся прошу под кат.
Читать полностью »