Как я собрал русскоязычного ИИ-рентгенолога: скрещиваем ViT и ruGPT-3 в условиях Kaggle
Привет, Хабр!
Как маскировать персональные данные на изображениях: наш эксперимент с OCR и NER
Всем привет! Меня зовут Андрей Иванов, я NLP-исследователь в R&D red_mad_robot. Мы разрабатываем систему Guardrails для защиты персональных данных (PII) и фильтрации небезопасного контента.
Аугментации изображений: как улучшить качество моделей без новых данных
Примечание: эта статья — перевод страницы документации библиотеки Albumentations
От OCR до ADE: как машины научились не просто читать, а понимать документы
Представьте 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.
Наш «домашний» НИИ обошёл DINOv2, ViT и десятки ML‑моделей в сегментации видео
Мы открыли и разрабатываем новый способ обработки информации - TAPe (Theory of Active Perception, Теория активного восприятия). Работаем над ней давно, результаты мягко говоря впечатляющие, постепенно начинаем ими делиться. Немного писали о Теории на Хабре здесь. Исторически мы начали именно с обработки видео (когда-нибудь об этом расскажем).
Edge AI: почти всё о видеокамерах с искусственным интеллектом. Часть 2
Привет, Хабр! Это вторая часть статьи по мотивам доклада реверс-инженера Дмитрия Ильина для прикладной конференции по Data Sience Ai Conf 2025. Дмитрий рассказал о своём проекте OpenIPC, где IPC — это аббревиатура от IP-камера. Изначально он задумывался как специализированный дистрибутив Linux для IP-камер, но со временем превратился в большое комьюнити любителей опенсорса, каждый из которых является носителем уникального кусочка знаний.
Edge AI: почти всё о видеокамерах с искусственным интеллектом. Часть 1
Привет, Хабр! Эта статья написана по мотивам доклада реверс-инженера Дмитрия Ильина для прикладной конференции по Data Sience Ai Conf 2025
MADrive: новый метод генерации сенсорных данных для автономного транспорта
Привет, Хабр! Меня зовут Виктор Юрченко, я руковожу командой симуляции сенсоров в автономном транспорте Яндекса. Основная задача, которая стоит перед нашей командой, — искать способы делать симуляции ближе к реальности в части сенсорных данных. И недавно сотрудники команды совместно с исследовательским отделом Яндекса разработали собственный метод для симуляции изображений в проездах — MADrive (Memory-Augmented Driving Scene Modeling).
