В прошлом посте я писал про то, какая ситуация сложилась с open source библиотекой Albumentations на лето 2022.

Проект разрабатывается в свободное время на энтузиазме Core Team (трое) и вкладе сторонних разработчиков (более сотни).

Библиотеку активно используют:

20-30 тысяч скачиваний в день. (20 октября по неизвестной причине, выстрелило до 121k)

7 миллионов скачиваний в сумме

11 тысяч звезд на GitHub (если вы свою не поставили - то самое время)

https://habr.com/ru/post/695240/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=695240

Иннополис — место, где формируются идеи, которые затем вырываются в большой мир, чтобы сделать его немного лучше, удобнее и технологичнее. Так произошло и с разработками компании EORA, которая опубликовала пайплайн для машинного обучения, заточенный под работу с компьютерным зрением.

Все необходимое для работы с ним опубликовано на GitHub под лицензией Apache 2.0, но если хотите подробностей из первых уст — добро пожаловать под кат. Передаем слово руководителю отдела компьютерного зрения EORA Data Lab Владу Виноградову.

Мы много лет разрабатывали TorchOk, и чувствуем, что настало время для презентации: нам есть, что показать и о чем рассказать.

https://habr.com/ru/post/690494/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=690494

По этой ссылке приложение для поиска по датасету Open Images (1.7M картинок).

Загружаете свою картинку - получаете 5 похожих.

https://habr.com/ru/post/681734/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=681734

Warning: Текст ниже сухой, так как написан больше для публичного логирования и интересен будет скорее тем, кто библиотеку уже использует.

https://habr.com/ru/post/680514/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=680514