CLIP + LLM в проде: мультимодальный «Поиск по фото» для маркетплейса
Привет! Меня зовут Никита Романов, и я техлид продуктов «Поиск по фото» и «Похожие по фото» в Wildberries. За спиной — более семи лет опыта в сфере CV.В этой статье мы обсудим онлайн сервис «Поиск по фото» - архитектуру и основные компоненты — Image Retrieval, подбор текстовых тегов и уточнение текстом. Также обязательно поговорим о векторном индексе Qdrant, т.к. метрики и эксперименты мы тестируем в нём. Расскажем про результаты A/B-тестов и что уже в проде.Как работает «Поиск по фото»
Интеграция компьютерного зрения и многопараметрического анализа в оценку симптоматики шизофрении
Богданов Я.В.ГБУЗ Кузбасская клиническая психиатрическая больница, Кемерово, РоссияРезюме
Как научить робота выходить из лабиринта домино только «глазами»: Jetson Nano + Arduino
ВведениеВ этой статье я расскажу, как простая тележка на базе NVIDIA Jetson Nano и Arduino Nano
Невизуальная доступность: опыт незрячего в использовании компьютерного зрения и LLM для взлома цифровых барьеров
С развитием LLM моделей AI начали появляться разные ИИ агенты, автоматизирующие задачи. Но есть задачи, типа рутинного создания папок в облаке или удаления файлов, которые хорошо бы автоматизировать, но ручками сделать можно. А есть задачи, где без дополнительной технической помощи никак. Сейчас я говорю например о тех, которые в связи с инвалидностью просто физически не могут осуществлять элементарные для большинства операции. Сегодня я вспомнил об этом посте
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.
