Привет, Хабр! Пару лет назад мы с коллегами из Центра искусственного интеллекта СФУ искали способы набраться практического опыта в задачах компьютерного зрения. Одним из таких форматов оказались хакатоны — соревнования по решению ML-задач на реальных кейсах с жесткими…
В сентябре 2022 проходил хакатон «Машинное обучение на графах» от компании ВК на платформе «Цифровой прорыв». В хакатоне участвовала команда Лаборатории машинного обучения Альфа-Банка: Александр Сенин, Георгий Смирнов и Валерий Смирнов.Мы заняли 1 место в хакатоне, далее подробно расскажем, как нам удалось победить. Читать далее
До появления YOLO большинство способов обнаружения объектов пытались адаптировать классификаторы для детекции. В YOLO же, обнаружение объектов было сформулировано как задача регрессии на пространственно разделенных ограничивающих рамок (bounding boxes) и связанных с ними вероятностей классов. В данной статье мы узнаем о системе YOLO Object Detection и как реализовать подобную систему в Tensorflow 2.0. Читать далее
YOLO обрабатывает кадр дольше, чем камера формирует следующий. Если построить видеосервер как последовательность read → motion → YOLO → encode, тяжёлая модель остановит чтение RTSP, очередь начнёт расти, а пользователь увидит прошлое вместо прямого эфира.В статье разбираю real‑time‑конвейер своего C++20-сервера: постоянные workers, слоты последнего значения, std::jthread, stop_token, защита от устаревших результатов и итоги 16-часового теста на реальной RTSP‑камере. Читать далее