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
DIY-стенд для инспекции печатных плат (профиль, камера, шаговые двигатели и немного инженерного упрямства)
Я, как и многие, залип в датасеты, метрики и нейросети - и в какой-то момент понял, что почти не думаю о главном, как вообще проходит процесс инспекции печатных плат.
Нужно ли обучать YOLO с нуля? Практические выводы
Для меня машинное обучение - это прежде всего экспериментальная наука. Выигрывает не тот, кто придумал самую сложную архитектуру, а тот, кто быстрее проходит итерации (анализирует кривые потерь, меняет гипотезы и снова запускает обучение).И именно в этой постоянной гонке я всё чаще задаю себе один и тот же вопрос, а нужно ли вообще обучать модель с нуля?Когда я говорю «обучать с нуля», я имею в виду именно пустые веса. Не fine-tuning и не до обучение, а старт с нулевой инициализацией (PyTorch-модель без пред обученных параметров или YOLO с отключёнными pretrained-весами).
Мир будущего: управление устройствами с помощью жестов
Видели в кино, как устройствами управляют с помощью жестов? Сделать такую систему очень просто, а ещё очень дорого. Но всё-таки есть способ сделать её достаточно лёгкой и простой — настолько, чтобы можно было интегрировать в любое устройство с любым процессором, потратив минимальное количество денег.
HaGRIDv2-1M: 1 миллион изображений для распознавания статичных и динамических жестов
Жесты, представленные в датасете HaGRIDv2-1M. Новые жесты, добавленные к жестам из HaGRID, выделены краснымВ этой статье мы представляем HaGRIDv2-1M — обновлённую и значительно расширенную версию HaGRID, самого полного
