Ultralytics недавно выпустила семейство моделей обнаружения объектов YOLOv8. Эти модели превосходят предыдущие версии моделей YOLO как по скорости, так и по точности в наборе данных COCO. Но как насчет производительности на пользовательских наборах данных? Чтобы ответить на этот вопрос, мы будем обучать модели YOLOv8 на пользовательском наборе данных. В частности, мы будем обучать его на крупномасштабном наборе данных для обнаружения выбоин.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/714232/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=714232

Жесты — это один из самых простых и доступных интерфейсов для управления устройствами и сервисами. Такие системы развивают сейчас не только компании уровня Google и Apple, но десятки стартапов в самых разных отраслях: от медицины до безопасности. Расскажу об этом подробнее

Читать далее

https://habr.com/ru/post/712322/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=712322

Доброго времени суток всем уважаемым хабровчанам. Меня зовут Алексей, и в данный момент я работаю в “Филиале №11 ООО "ОЦРВ" Сириус”. В этой статье я хотел бы поделиться с вами опытом своего участия в соревновании на достаточно известной соревновательной платформе по Data Science’у - Kaggle.

Перейдем к сути

https://habr.com/ru/post/710876/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=710876

YOLOv8 - это новейшее семейство моделей обнаружения объектов на базе YOLO от Ultralytics, обеспечивающих самые современные характеристики.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/710016/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=710016

Когда два года назад Лэй Ван стала аннотатором данных, её работа была относительно простой: определять гендер людей на фотографиях. Но с тех пор Ван заметила, что сложность её задач становится всё выше: от разметки гендера до разметки возраста, от рамок вокруг 2D-объектов до 3D-разметки, от фотографий при дневном свете до сцен ночью и в тумане, и так далее.



Ван 25 лет. Она работала секретарём в приёмной, однако когда в 2017 году её компания закрылась, друг, работавший разработчиком алгоритмов, предложил ей исследовать новый карьерный путь в аннотировании данных — процессе разметки данных, позволяющем применять их в системах искусственного интеллекта, особенно с использованием машинного обучения с учителем. Став безработной, она решила рискнуть.



Два года спустя Ван уже работала помощником проект-менеджера в пекинской компании Testin. Обычно она начинает свой рабочий день со встречи с клиентами, которые в основном представляют китайские технологические компании и стартапы в сфере AI. Клиент сначала передаёт ей в качестве теста небольшую долю массива данных. Если результаты удовлетворяют требованиям, Ван получает массив данных полностью. Затем она передаёт его производственной команде, обычно состоящей из десяти разметчиков и трёх контролёров. Такие команды настроены на эффективность и могут, например, аннотировать 10 тысяч изображений для распознавания дорожных полос примерно за восемь дней с точностью в 95%.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/706974/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=706974

В этой статье разберём, что есть scheduler в диффузионных моделях и как можно подменять их, пользуясь возможностями библиотеки diffusers.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/709242/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709242

Существует множество опенсорсного ПО и инструментов для проектов компьютерного зрения и машинного обучения в сфере медицинских визуализаций.



Иногда может быть выгодно использовать опенсорсные инструменты при тестировании и обучении модели ML на массивах данных медицинских снимков. Вы можете экономить деньги, а многие инструменты, например, 3DSlicer и ITK-Snap, предназначены специально для аннотирования медицинских снимков и обучения моделей ML на массивах данных из сферы здравоохранения.



В здравоохранении критически важны качество массива данных и эффективность инструментов, используемых для аннотирования и обучения моделей ML. Это может стать вопросом жизни и смерти для пациентов, ведь для их диагностирования медицинским специалистам и врачам нужны максимально точные результаты моделей компьютерного зрения и машинного обучения.



Как известно командам клиницистов и обработки данных, слои данных в медицинских снимках сложны и детализированы. Для выполнения работы вам нужны подходящие инструменты. Применение неверного инструмента, например, опенсорсного приложения для аннотирования, может негативно повлиять на разработку модели.



В этой статье мы расскажем об основных опенсорсных инструментах для аннотирования медицинских снимков, сценариях применения таких инструментов и о том, как они препятствуют развитию вашего проекта. Мы перечислим те возможности инструмента аннотирования, которые помогут вам преодолеть эти трудности, в том числе и функции, которые обеспечат нужные вам результаты.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/707874/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=707874

Могут ли современные алгоритмы создавать улучшенные версии старой графики видеоигр с более высоким разрешением?

Последние несколько дней я использовал ИИ-генерацию изображений для воспроизведения одного из кошмаров моего детства. Я использовал Stable Diffusion, Dall-E и Midjourney, чтобы посмотреть, как эти инструменты генерации изображений могут помочь улучшить старую визуальную историю - вступительный фильм к старой видеоигре (Nemesis 2 на MSX). В этом посте описывается процесс и мой опыт использования этих моделей для улучшения графики.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/708906/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=708906

Последние 10 лет я играл в такие игры, как TownsMen 6, Clash of the Clans, SimCity и мою любимую OpenTTD (с открытым исходным кодом!).

Попробовав City Island 5, я был раздражен от того, что предметы не накапливались, пока я находился вне игры. У меня может быть самый лучший бизнес, стратегия и т.д., но я должен быть в игре, чтобы обеспечить сбор денег/ключей/золота с течением времени. Например, если моя пекарня зарабатывает 100 евро в минуту, я заработаю 100 евро только после того, как выйду из игры и вернусь через 24 часа.

Это стало особенно утомительным, когда я пытался накопить €5 000 000, необходимых для покупки острова, показанного ниже. Это займет у меня примерно две недели игры, если я не буду тратить деньги - оно того не стоит!

Читать далее

https://habr.com/ru/post/708618/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=708618

Компьютерное зрение (computer vision, CV) — подраздел искусственного интеллекта, использующий алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения для распознавания и интерпретации объектов на изображениях и видео. CV сосредоточено на воссоздании аспектов сложности зрительной системы человека, позволяя компьютерам определять и анализировать предметы на фотографиях и видео точно так же, как это делают люди.



За последние годы в области компьютерного зрения произошёл существенный прогресс, благодаря прорывам в искусственном интеллекте и инновациям в глубоком обучении и нейронных сетях компьютеры превзошли людей в различных задачах, связанных с распознаванием объектов. Одним из движущих факторов эволюции компьютерного зрения является объём генерируемых сегодня данных, которые применяются для обучения и совершенствования CV.



В этой статье мы сначала рассмотрим способы применения моделей компьютерного зрения в реальном мире, чтобы понять, почему нам нужно создавать более качественные модели. Затем мы перечислим шесть способов совершенствования моделей компьютерного зрения при помощи улучшения обработки данных. Но для начала давайте вкратце обсудим различия между моделями компьютерного зрения и машинного обучения.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/705008/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=705008

Столкнулся я как-то с проблемой распознавания упорядоченных последовательностей объектов на мобильных устройствах. Идея использовать YOLO пришла довольно быстро, так как модель хорошо подходила по многим параметрам. Я экспортировал обученную модель и с грустью осознал, что она выдает не прошедшие фильтрацию боксы, классы и скоры, а нечто, не поддающееся первичному визуальному анализу.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/707298/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=707298

https://habr.com/ru/post/707098/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=707098

В этом году появилось сразу несколько сервисов, позволяющих найти новые применения дополненной реальности в мобильных приложениях и сделать отображения AR графики более реалистичной. Эти сервисы определяют куда смотрит пользователь и помогут разместить AR контент на фасаде здания, отобразить AR навигацию по помещению или превратить пространство вокруг в игровой уровень. Я изучил большинство этих сервисов, чтобы определить кому и для каких целей они подходят.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/705524/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=705524

Сегодня мы расскажем вам, как дообучить новую state-of-the-art модель SVTR-Tiny для распознавания текста сцены (текста в реальных уличных условиях) на собственноручно сгенерированных изображениях с помощью API библиотеки PaddleOCR.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/705696/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=705696