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.
Исследуем эволюцию архитектур в Computer Vision: Mind Map всех ключевых моделей
Сразу к карте? Если вы предпочитаете действовать, а не читать, вот ссылка на Mind Map . Она доступна для изучения прямо сейчас. А если хотите понять контекст и узнать больше о каждой модели — добро пожаловать под кат! Введение
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
Marigold-DC
MarigoldПривет! Сегодня я хочу рассказать про сеточку Marigold-DC решающую задачу Depth Completion. Пользуясь случаем, оставляю ссылку на свой канал: notmagicneuralnetworksЗадача Depth CompletionПостроение 3D мира стало необходимым с появлением автопилотов для построения карт и планирования маршрутов.
Контекстные бандиты в ценообразовании
Всем привет! На связи команда аналитиков X5 Tech. Мы продолжаем исследовать подходы Reinforcement Learning для ценообразования. В этой статье мы рассмотрим применение контекстных многоруких бандитов на примере модельной задачи, опишем несколько реализаций и сравним их.В предыдущих двух статьях мы разбирали вопрос применения Reinforcement Learning (RL) в виде многоруких бандитов (multi-armed bandits) для поиска оптимальных цен в задаче ценоообразования. В первой статье сравнили популярные стратегии многоруких бандитов для поиска оптимальной цены на один товар. Во
Пишем свой PyTorch на NumPy. Финал. Запускаем GPT-2
PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей. Для использования этого фреймворка, часто достаточно поверхностно понимать работу алгоритмов машинного обучения.
Пишем свой PyTorch на NumPy. Часть 3. Строим граф вычислений
PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей. Для использования этого фреймворка, часто достаточно поверхностно понимать работу алгоритмов машинного обучения.
Погружение в Sampling method: механизмы работы в моделях диффузии
Метод выборки (sampling method) в генеративных моделях, таких как Stable Diffusion или FLUX, определяет способ преобразования случайного шума в изображение в процессе диффузии. Этот метод напрямую влияет на качество, стиль и скорость генерации изображения.В предыдущей статье
