Почти две недели назад из недр одной из самых прорывных AI лабораторий мира вышла новая классная модель (а точнее — семейство моделей) компьютерного зрения, но данная новость в русскоязычном интернете прошла будто бы без энтузиазма. А зря — штука довольно хороша.
Итак, у нас есть семейство моделей, которое из коробки поможет решить «четыре фундаментальные задачи человека в CV» (цитата авторов) и давайте посмотрим, что же там есть есть и как это работает.
О том, как появление нейросетей влияет на рынок труда, говорят все. Потому что не говорить об этом невозможно. По мнению экспертов (и не только их), некоторые профессии скоро отправятся на свалку истории, а другие станут невероятно востребованными. Давайте разберёмся, что ждёт работодателей и соискателей в ближайшем будущем и каким специалистам в сфере ИИ, или AI, готовы платить больше всего.
Привет, коллеги! Продолжаем тему разработки плагина для распознавания иврита с использованием Paddle OCR. В прошлый раз я забыла представиться, сделаю это в этом посте)
Меня зовут Алексей, я руковожу компанией, которая занимается разработкой с применением ИИ-технологий. Сам я тоже погружен в разработку, но больше доверяю это своей команде – нам удалось собрать команду классных профи. Истории из нашей совместной работы я и планирую рассказывать в своем блоге.
Привет!
Думаю, все заметили, что технологии компьютерного зрения и искусственного интеллекта появились во многих сферах нашей жизни. Аналитика изображений применяется на производстве, в медицине, в системах управления, в географии.
Беспилотные летательные аппараты (БПЛА), или дроны, становятся всё более распространёнными в различных областях — от коммерческой доставки и мониторинга сельскохозяйственных угодий до разведывательных миссий и обеспечения безопасности.
Мы разработали, собрали и интегрировали в операционные процессы складов Ozon устройства для измерения габаритов и веса товаров. Об этом мы писали ранее. Но к идее создания своего решения пришли не сразу.
Стоит признать, мы таки живем в эпоху киберпанка. Он не похож (пока) на мрачные миры Ридли Скотта и братьев Вачовски, но вполне отвечает меткому определению: high tech, low lifeЧитать полностью »
В предыдущих постах WIDeText: A Multimodal Deep Learning Framework, Categorizing Listing Photos at Airbnb и Amenity Detection and Beyond — New Frontiers of Computer Vision at Airbnb мы рассказали о том, как используем компьютерное зрение для категоризации помещений и выявления удобств, чтобы сопоставлять фотографии предложений с таксономией дискретных концепций. В этом посте мы расскажем о том, как Airbnb использует эстетику и эмбеддинги изображений для оптимизации различных поверхностей продукта, включая содержимое рекламных объявлений, презентации и рекомендаций позиций.Читать полностью »
Эта статья - первая в цикле статей, в котором мы разберемся с тем, как qr-код устроен, и напишем простенький Qr-детектор и дешифровщик, а также свой собственный генератор qr-кодов.
Использовать мы будем python вместе с opencv и numpy. Учитывая, что opencv - кросс-язычная библиотека, а также то, что работа с изображением/текстурой в разных решениях выглядят примерно одинаково, то я думаю, что вы без труда сможете перевести алгоритм, который будет здесь написан, на любой нужный вам язык
В первую очередь мы будем рассматривать полноразмерный qr-код, Micro-qr возможно будет рассмотрен после завершения работы над полноразмерным qr
В данной статье хочу рассмотреть банальный и несложный проект, а именно подсчет количества поднятых пальцев.
Все исходники можно найти на моем Github.
Код будем рассматривать с самого начала, но лучше всего ознакомиться с моими предыдущими статьями.
Подготавливаем среду и устанавливаем следующие библиотеки:
pip install mediapipe
pip install opencv-python
pip install mathСоздаем файл HandTrackingModule.py с привычным для моих читателей классом handDetector:
Читать полностью »