yolo.
FAQ по TAPe‑детекции объектов (как мы учимся детектить объекты одномоментно и в десятки раз эффективней-дешевле ML)
Этот текст не претендует на «академический» обзор TAPe и не заменяет будущие формальные бенчмарки на COCO‑подобных датасетах. Скорее это рабочие ответы на самые частые вопросы инженеров и исследователей, которые всерьёз присматриваются к проекту. О чем речьМы делаем TAPe‑модель (вот здесь понятней, о чем речь: тыц, другой тыц
Производство теряло деньги каждую смену. До внедрения видеоаналитики с ИИ никто не знал где
Привет! На связи Олег Чебулаев, CEO Mad Brains. Хочу поделиться историей из практики — как обучить модель YOLO, запустить видеомониторинг на пищевом производстве и через неделю обнаружить кое-что, о чём на заводе предпочитали не говорить вслух. Signal Tower: лампочка, которой доверяют слишком сильно
Как мы пытались научить ИИ судить поединки по кендо
Я с командой на соревнованиях по кендоВсем привет! Меня зовут Иван. Многие знают меня по ИТ, сейчас я руковожу НИИ Крокодил и занимаюсь прикладным ИИ. Параллельно уже много лет практикую кендо и являюсь президентом Федерации кендо в Удмуртии.
Модели, гипотезы и планирование: хроники ML-инженера на крупнейшем хакатоне
Привет! Меня зовут Елена, я занимаюсь ресерчем и обучением моделей машинного обучения в компании NtechLab.В прошлом году мне захотелось поучаствовать в крупнейшем российском хакатоне “Лидеры Цифровой трансформации”. И, собрав команду, неожиданно, мы заняли призовое место. О том, как мы сформировали команду, как проходил хакатон, о наших эмоциях и настрое вы можете прочитать в первой части статьи . Я же хочу более детально рассказать о технической стороне решения.
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).
Гречневая нейронка. Попытка закрыть национальный гештальт
Привет! В качестве некоторого подытога в изучении нейронок (CV), да и попросту из интереса, я хотел решить одну задачу, но не срослось. Поэтому я стал думать и обнаружил прямо под рукой подходящую задачку. Это гречка. Она содержит чёрные штуки (и не только), которые, если их не убрать, могут повредить зубы. В общем, что у нас получилось?
Как я собрал и подготовил датасет дефектов печатных плат для обучения моделей YOLO
Когда пришло время выбирать тему диплома, я, как и многие студенты, понятия не имел, о чём писать. После мозгового штурма с одногруппниками родилась идея, которая из простого «варианта для защиты» превратилась в полноценный инженерный проект: «исследование и разработка системы автоматического распознавания дефектов печатных плат». Со временем я понял, что выбрал тему не случайно - это реально актуальная задача для производства, где качество пайки напрямую влияет на работоспособность устройств, а ещё отличный шанс пройти весь цикл Computer Vision проекта от сбора данных до обучения моделей.
UI-тестирование с применением машинного обучения
В данной статье отражена попытка применить модель детекции для UI-тестирования.Предполагалось, что внедрение ML должно позволить (даже при полном изменении интерфейса) не переписывать автотесты и полностью исключить человеческий фактор при UI-тестировании. Для автоматизации UI-тестировании использовались следующие инструменты:Selenium – инструмент для автоматизации действий с браузером; Pytest – инструмент для выполнения и проверки тестовых сценариев;ML – обученная модель машинного обучения.Для эксперимента была выбрана модель YOLOv8
Как мы ускорили работу с исполнительной документацией с помощью ИИ
Привет, Хабр! Меня зовут Всеволод Зайковский, я заместитель руководителя проекта в «Газпром ЦПС».Есть рутинные задачи, которые отнимают много времени и трудовых ресурсов. В проектах, с которыми работала компания, такой задачей была каталогизация исполнительной документации. Кто не знает, что это такое, тому очень в жизни повезло
