Как данные влияют на качество ML-фичи. Виртуальный фон для Контур.Толк
Привет, Хабр! Меня зовут Павел Кузнецов, и я ML-разработчик в лаборатории компьютерного зрения Центра ИИ Контура. Мы занимаемся созданием AI-фич для продуктов компании. Один из наших ключевых заказчиков — сервис видео-конференц-связи Контур.Толк. Для него мы разрабатываем такие фичи, как бьютификация, улучшение освещённости, детекция дипфейков и, конечно же, сегментация фона.
Сказ о том, как мы приложение для падел-тенниса создавали
ЗачинКак‑то раз двое ML‑щиков решили соединить свою любовь к компьютерному зрению и ракеточным видам спорта. Так родилась идея сделать систему видеоаналитики для падел‑тенниса.Падел — это игра на стыке большого тенниса и сквоша. От сквоша падел взял стеклянные стены вокруг корта, а от большого тенниса — почти всё остальное, за исключением того, что всегда играют 2 на 2 и «подача мяча» (момент, с которого начинается каждый розыгрыш) выполняется снизу, а в большем теннисе сверху.Пример того, как выглядит розыгрыш в падел-теннисе: ссылка.
OpenCV. Начало
В прошедшем июне исполнилось 25 лет первому релизу OpenCV. Господи, как летит время! Кажется, только вчера мы писали первые строчки. А уже четверть века с тех пор прошло. Самое время вспомнить, как все начиналось. Я не ставил себе целью рассказать в этой статье полную историю OpenCV — есть замечательная книга Гари,
Microsoft снова доказывает силу синтетических данных для задач компьютерного зрения
Современные модели компьютерного зрения с фокусом на человека (Human-centric CV) требуют миллиардов параметров, гигантских датасетов и дорогостоящего инференса. Но можно ли добиться такой же точности, не тратя миллионы?
