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
Ускоряем обработку изображений в OpenCV на RISC-V: алгоритмическая, низкоуровневая и компиляторная оптимизация
Привет, Хабр! Меня зовут Роман Кузьмин, я занимаюсь развитием фреймворков искусственного интеллекта в YADRO. В этой статье я расскажу об оптимизации алгоритма компьютерного зрения — детекторе углов, основанном на глобальных и локальных свойствах кривизны, — который реализован с помощью библиотеки OpenCV под архитектуру RISC-V.
YOLOv8 против OpenCV на чертежах метро: почему простая геометрия победила нейросеть
ВведениеПрежде чем углубляться в суть вопроса, в конкретные тонкие моменты заголовка и вводить в курс domain, неплохо бы рассказать предысторию. Если ты студент в современной AI-реальности, найти практику или стажировку для работы с реальными онлайн-наборами данных не так уж и легко. Следовательно, тебе либо остаётся брать из открытых источников (не Kaggle — там всегда чётко согласованные датасеты), либо самому размечать данные.Прикладной кейс
Как свёрточные нейронные сети видят мир
Привет, Хабр! Меня зовут Яна Вольнова, я ex-разработчик систем распознавания образов, а сейчас преподаю глубокое машинное обучение в МГТУ им. Н.Э. Баумана и пишу курсы для Яндекс Практикума, например, «Инженер по глубокому обучению нейросетей» и «Компьютерное зрение — CV»
OCR всё прочитал, но ничего не понял: как мы научили систему разбирать транспортные накладные
Материал подготовлен для будущих студентов курса «Компьютерное зрение».Каждый день склады обрабатывают тысячи транспортных наклеек. FedEx, UPS, DHL, USPS, региональные перевозчики — у каждого свой макет, свои размеры шрифтов и расположение полей. На наклейке FedEx номер отслеживания может находиться наверху, а на наклейке DHL — посередине. Обратный адрес у одного перевозчика выровнен по левому краю, у другого — по центру.
Я научил виртуальную камеру быть оператором: как устроен алгоритм face tracking для Shorts-Reels
В предыдущей статье
Как я построил «аниме-завод»: систему, которая сама превращает эпизоды в YouTube Shorts
Привет, Хабр!
От вет-ИИ для коров до имперского глянца: хардкорный MLOps на бесплатных GPU
Введение. Контекст как катализаторВ начале 2026 года ленты новостей принесли тревожные сообщения из Сибири: массовые вспышки опасных заболеваний у КРС (крупного рогатого скота) привели к необходимости вынужденного забоя тысяч голов. Для многих фермеров это означало потерю бизнеса и средств к существованию.Мы задались вопросом: может ли доступный Computer Vision стать первой линией обороны? Инструментом, который позволит фермеру в отдаленном районе провести первичный скрининг (триаж) животного с помощью обычного смартфона и вовремя вызвать ветеринара, не дожидаясь начала эпидемии.Так родился проект AI-Vet-Scanner
