Zero-Host-Copy инференс: как написать пайплайн на C++-CUDA исключающий участие CPU в горячем цикле (165 FPS)
Обработка видео (H.264) с помощью YOLOv8m (1024x1024-INT8) со скоростью ~165 FPS на RTX 3060 Ti и ~38 FPS на Jetson Orin Nano Super1. Введение: Анатомия бутылочного горлышка
Как мультимодальные модели научились понимать товар, а не картинку
Привет, Хабр! Меня зовут Владимир Старыгин и я старший исследователь в команде ритейла в tevian
Оценка быстродействия детекторов YOLO на Raspberry Pi 5 HAT+
В предыдущей статье я описал процесс компиляции модели yolo8n в HEF-файл для нейрочипа HAILO-8L в модуле HAT+. В этой работе я оцениваю быстродействие инференса нескольких моделей YOLO для этого же чипа. Задумка
YOLOE: детектим что угодно без дотренировок
Всем привет! Представьте, сколько всего нужно сделать, чтобы дотренировать модель компьютерного зрения:Поиск и сборка датасетов. Хорошо, если есть открытые и с допустимой лицензией. Но часто приходится собирать «с миру по нитке», дополнять и балансировать данные самостоятельно.Разметка и аугментация. Качественный датасет — залог хороших метрик. Придётся корпеть над точными detection-боксами, перепроверять, думать над нестандартными ситуациями во входных данных.Обучение и валидация.
Производство теряло деньги каждую смену. До внедрения видеоаналитики с ИИ никто не знал где
Привет! На связи Олег Чебулаев, CEO Mad Brains. Хочу поделиться историей из практики — как обучить модель YOLO, запустить видеомониторинг на пищевом производстве и через неделю обнаружить кое-что, о чём на заводе предпочитали не говорить вслух. Signal Tower: лампочка, которой доверяют слишком сильно
Детектор AI-сгенерированных изображений: от идеи до честной оценки качества
Всем привет! Меня зовут Татьяна Кутузова, я работаю в Wildberries & Russ ML-инженером. Вместе с Иваном Горбуновым и Елисеем Мягких мы занимаемся разработкой AI-детектора изображений, который помогает отличать реальные фотографии от сгенерированных нейросетями. В этой статье рассказываем, как мы подошли к созданию AI-детектора: от выбора архитектуры и данных до продуктовых границ и сценариев применения. Отдельное внимание уделяем тому, как в таких задачах корректно оценивать качество модели, какие метрики имеют смысл и почему их интерпретация не менее важна, чем сами числа.
Реализуем компьютерное зрение на практике
На тему компьютерного зрения есть множество различных публикаций, которые в основном рассказывают о применении этой технологии в разных отраслях. Однако, зачастую публикации содержат лишь общую информацию о том, что реализовано и для каких задач, но при этом отсутствует описание того, как это можно сделать.В нашей статье мы поговорим о том, как можно реализовать на Python навигационную систему на основе машинного зрения для автономных транспортных средств, проанализировать медицинские изображения и выполнить генерацию новых изображений из набора данных уже существующих.
Цифровые культиваторы, теплицы и мотоблоки или мультиагентная трансформация АПК
Миронов В.О., Кальченко С.Н.Приветствую вас, бравые хаброжители ;-) В наше время искусственный интеллект очень быстро развивается, при этом, вносит значительные коррективы в развитие различных профессий, диктуя там свои правила и виденье. При этом основные козыри — это скорость, время и профит. В этом контексте мы и будем говорить о сложившейся ситуации, а именно, о дифференцированной трансформации профессий.
