mstdn.social is one of the many independent Mastodon servers you can use to participate in the fediverse.
A general-purpose Mastodon server with a 500 character limit. All languages are welcome.

Administered by:

Server stats:

11K
active users

#компьютерное_зрение

2 posts2 participants1 post today
Habr<p>OpenCV. Начало</p><p>В прошедшем июне исполнилось 25 лет первому релизу OpenCV. Господи, как летит время! Кажется, только вчера мы писали первые строчки . А уже четверть века с тех пор прошло. Самое время вспомнить, как все начиналось. Я не ставил себе целью рассказать в этой статье полную историю OpenCV — есть замечательная книга Гари и отличная статья в интеловом блоге и много других материалов. А у меня — скорее взгляд изнутри на то, как зарождался де-факто стандарт компьютерного зрения, размышления о причудливых развилках пути и факторе везения в технологии и дань уважения людям, с которыми мне довелось поработать.</p><p><a href="https://habr.com/ru/articles/931526/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="">habr.com/ru/articles/931526/</span><span class="invisible"></span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/opencv" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>opencv</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/intel" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>intel</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/arm" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>arm</span></a></p>
Habr<p>Как мы построили embedding-модель уха на Vision Transformers: от идеи до 88% точности</p><p>Пока весь мир гонится за распознаванием лиц и отпечатков пальцев, мы в решили взглянуть на человека чуть сбоку — буквально. Пришел клиент, принес проект. Система поиска родственных связей по фото. Все работает, все ищется, но хочется, чтобы было еще точнее, еще глубже. «А что если сравнивать…уши», – подумали мы. Почему уши? Потому что они, как и лица, обладают уникальной формой, но в отличие от лица — не меняются с возрастом, не маскируются бородой и не хмурятся на паспортном контроле. Идеальный кандидат для дополнительного биометрического сигнала. Но не все так просто. Нам предстоял полный цикл разработки модуля распознавания и сравнения ушей:</p><p><a href="https://habr.com/ru/articles/931070/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="">habr.com/ru/articles/931070/</span><span class="invisible"></span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B1%D0%B8%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%B0%D1%83%D1%82%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>биометрическая_аутентификация</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B1%D0%B8%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>биометрия</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>распознавание_изображений</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%8D%D0%BC%D0%B1%D0%B5%D0%B4%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>эмбеддинги</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/embeddings" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>embeddings</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/visual_transformer" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>visual_transformer</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B0%D1%81%D0%B5%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>датасет</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/cnn" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>cnn</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>искусственный_интеллект</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a></p>
Habr<p>Девушки, котики и Flux Kontext: как выжать максимум из WebUI Forge?</p><p>У кошачьих лапок, женской анатомии и квантованных Checkpoint есть одно общее - все они начинают «страдать», если генератору не хватает шагов и VRAM. В этой статье мы рассмотрим сравнение моделей Flux dev Q8_0.GGUF с новой, недавно вышедшей в открытый доступ комьюнити версией Flux Kontext dev Q8_0.GGUF и Flux Kontext dev bnb-nf4 + Hyper Flux.1 dev-8steps Lora и с Flux Kontext dev.safetensors для генерации одиночных изображений и совмещения одного изображения с другим.</p><p><a href="https://habr.com/ru/articles/927178/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="">habr.com/ru/articles/927178/</span><span class="invisible"></span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>машинное_обучение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%B4%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D0%B9%D0%BD" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>графический_дизайн</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/digital_art" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>digital_art</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%BE%D1%84%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>софт</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>обработка_изображений</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>нейросети</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/ai" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>ai</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/webui" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>webui</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/flux1_kontext" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>flux1_kontext</span></a></p>
Habr<p>Как мы строили KidFolio — цифровую платформу для родителей и детских садов</p><p>Массовые фото из детского сада в родительских чатах редко бывают персональными: на десятках снимков сложно найти именно своего ребенка. Выпускники онлайн-магистратуры «Науки о данных» Центра «Пуск» МФТИ предложили решение — платформу KidFolio, которая с помощью технологий компьютерного зрения и мультимодальных моделей автоматически формирует и отправляет родителям персонализированные фото- и видеоотчеты. В статье — подробности разработки: от сбора датасета детских лиц до создания собственного бенчмарка и дообучения моделей для генерации текстов.</p><p><a href="https://habr.com/ru/articles/924782/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="">habr.com/ru/articles/924782/</span><span class="invisible"></span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/vlm" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>vlm</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/cv" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>cv</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>автоматизация</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>мультимодальные_модели</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%BE%D0%BF%D0%B8%D1%81%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>генерация_описаний</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BB%D0%B8%D1%86" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>распознавание_лиц</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/ML%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BA%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>MLпродукт</span></a></p>
Habr<p>Как студент MIT ускорил реставрацию картин с помощью ИИ и полимерных масок</p><p>Реставрация старых картин — процесс, требующий и художественного чутья, и усидчивости. На восстановление одного полотна уходят месяцы и даже годы. Алекс Качкин, аспирант Массачусетского технологического института (MIT), предложил метод, который использует искусственный интеллект и полимерные маски для быстрого и обратимого восстановления поврежденных произведений искусства. Его разработка, описанная в журнале Nature , обещает вернуть к жизни тысячи картин, спрятанных в запасниках музеев.</p><p><a href="https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/922184/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="ellipsis">habr.com/ru/companies/ru_mts/a</span><span class="invisible">rticles/922184/</span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>искусственный_интеллект</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BD%D0%B0%D1%83%D1%87%D0%BD%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D0%BF%D1%83%D0%BB%D1%8F%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>научнопопулярное</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/ai" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>ai</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/ai_%D0%B8_ml" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>ai_и_ml</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%B2%D1%80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8E_%D0%BA%D0%B0%D1%80%D1%82%D0%B8%D0%BD" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>реставрацию_картин</span></a></p>
Habr<p>Компьютерное зрение для начинающих</p><p>Тема компьютерного зрения наряду с искусственным интеллектом в последние годы стала очень популярной. Сегодня компьютерное зрение — это динамичная и быстро развивающаяся область, постоянно расширяющая границы того, что могут видеть и понимать машины. Однако, зачастую многие публикации посвященные computer vision являются достаточно сложными для тех, кто только погружается в данную тему. В этой статье мы поговорим о том, как все это работает и какие основные технологии и алгоритмы используются. Мы не будем глубоко погружаться в вопросы, связанные с реализацией методов компьютерного зрения, так как задача этой статьи объяснить основные принципы.</p><p><a href="https://habr.com/ru/companies/otus/articles/921402/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="ellipsis">habr.com/ru/companies/otus/art</span><span class="invisible">icles/921402/</span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/computer_vision" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>computer_vision</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/ai" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>ai</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/neuralnetworks" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>neuralnetworks</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>обучение_нейросетей</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/OpenCV_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%80%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>OpenCV_примеры</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9_Python" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>обработка_изображений_Python</span></a></p>
Habr<p>Это камень? Это ветка? Это нос! Разбираем подходы, помогающие ИИ распознавать лица на картинках с низким разрешением</p><p>Привет, Хабр! Мы – Даниил Соловьев и Михаил Никитин из команды направления распознавания лиц. Сегодня фокусируемся на задаче распознавания лиц на изображениях низкого разрешения (low resolution face recognition, low-res FR). Она актуальна в первую очередь при анализе данных видеонаблюдения, так что если перед вами сейчас стоит подобная задача (или просто интересно, как она решается) — статья для вас. Расскажем про проблемы и сложности распознавания лиц низкого разрешения, подходы к решению задачи, в том числе свежий PETALface с конференции WACV 2025 . Также поделимся ссылками на исследования, которые подробнее освещают каждый подход.</p><p><a href="https://habr.com/ru/companies/tevian/articles/921660/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="ellipsis">habr.com/ru/companies/tevian/a</span><span class="invisible">rticles/921660/</span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BD%D0%B8%D0%B7%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BA%D0%B0%D1%87%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>низкое_качество</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BD%D0%B8%D0%B7%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>низкое_разрешение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BB%D0%B8%D1%86" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>распознавание_лиц</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B3%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>глубокое_обучение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>машинное_обучение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>обработка_изображений</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/deep_learning" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>deep_learning</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/computer_vision" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>computer_vision</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/face_recognition" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>face_recognition</span></a></p>
Habr<p>Часть 1: ResNet-18 — Архитектура, покорившая глубину</p><p>Разбор "на пальцах": Как из изображения получается предсказание? Разберем как устроена классическая сеть ResNet.</p><p><a href="https://habr.com/ru/articles/921608/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="">habr.com/ru/articles/921608/</span><span class="invisible"></span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/resnet" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>resnet</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>машинное_обучение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D1%87%D0%BA%D0%B0%D0%BC" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>новичкам</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>сверточные_нейронные_сети</span></a></p>
Habr<p>Один кадр против спуфинга: как мы определяем фейковые лица без видео и биометрии</p><p>Иногда пользователи пытаются пройти биометрическую верификацию не совсем честно. Иногда — совсем нечестно. Кто-то показывает фото на экране другого телефона, кто-то — печатает лицо на бумаге и машет им в камеру. Всё это — спуфинг, и он давно вышел из лабораторий и научных статей в суровую продакшен-практику. А задача при этом, казалось бы, простая: по одному кадру понять, есть ли перед камерой живой человек. Ни видео, ни поведенческой биометрии, ни инфракрасных сенсоров. Просто JPEG. Просто ад. Все о спуфинге и методах борьбы с ним знает наш разработчик Александр. Он работает над проектом антиспуфинг-системы, способной по изображению с фронталки отличать живого человека от картинки. В этой статье мы расскажем, как он научил систему это делать. Без волшебства: только кастомный датасет, ансамбль CNN и несколько костылей — куда без них.</p><p><a href="https://habr.com/ru/articles/921390/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="">habr.com/ru/articles/921390/</span><span class="invisible"></span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>ии</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>икусственный_интеллект</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%BF%D1%83%D1%84%D0%B8%D0%BD%D0%B3" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>спуфинг</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%BF%D1%83%D1%84%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0%D1%82%D0%B0%D0%BA%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>спуфингатаки</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%81%D0%BF%D1%83%D1%84%D0%B8%D0%BD%D0%B3" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>антиспуфинг</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/cv" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>cv</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/computervision" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>computervision</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/computer_vision" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>computer_vision</span></a></p>
Habr<p>Правит картинки силой слов: редактор изображений от Сбера с попиксельной точностью</p><p>Эпоха умного редактирования изображений наступила: ChatGPT, Gemini и Grok — крупнейшие игроки мировой AI-арены — один за другим представили инструментарий «умного фотошопа». Достаточно прикрепить картинку, попросить что-нибудь на ней изменить — и желание будет исполнено! Или не будет? Проблема в том, что не каждый редактор изображений способен сохранять детали оригинала: изменяются люди, искажаются уникальные объекты, композиция, детали, ракурс и многое другое. Нередко хочется получить результат как от мастера фотошопа: чтобы менялись только требуемые участки, а остальное сохранялось неизменным. Например, удалить людей на заднем фоне фото из отпуска, оставив только безбрежное море за спиной. Вот бы можно было, валяясь на пляже, безо всяких сложностей отправить фотографию в удобный сервис на смартфоне, написать пару слов (что отредактировать), а результат просто репостнуть! Наша команда загорелась этой задачей довольно давно — и сегодня, пройдя долгий путь проб и ошибок, мы с гордостью представляем вам проект с рабочим названием MALVINA (Multimodal Artificial Language VIsion Neural Assistant). Malvina уже стал частью сервиса GigaChat и доступна всем желающим! Более того: и по метрикам, и по мнению пользователей, наша модель обходит в редактировании изображений даже GPT-4o, Gemini и Grok! Мы вас заинтриговали? Тогда приятного прочтения!</p><p><a href="https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/913802/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="ellipsis">habr.com/ru/companies/sberbank</span><span class="invisible">/articles/913802/</span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>искусственный_интеллект</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>генеративные_модели</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>редактирование_изображений</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>мультимодальные_модели</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>машинное_обучение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>обработка_изображений</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/image_editing" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>image_editing</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/neural_image_editing" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>neural_image_editing</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B4%D0%B8%D1%84%D1%84%D1%83%D0%B7%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>диффузионные_модели</span></a></p>
Habr<p>CV/ML-проект от идеи до продакшена: практическое руководство</p><p>Привет, меня зовут Вадим Медяник, я технический директор ИТ-компании BPA. Я регулярно участвую в реализации проектов, где используется машинное обучение и компьютерное зрение — от первых обсуждений с заказчиком до вывода решения в прод. Со временем накопилось достаточно практики, чтобы выделить повторяющиеся этапы, типичные ошибки и решения, которые реально работают. Это практическое руководство собрал для коллег и команд, кто работает с подобными проектами — или только планирует. Здесь нет задач про state-of-the-art или подбор идеальных архитектур. Скорее хочу пройтись по каждому этапу — с чего начать, о чём спросить бизнес, где обычно «сыпется» проект, и что помогает пройти до конца. Рассчитано на тех, кто хочет разобраться в базовой структуре CV/ML-проекта, будь то инженер, аналитик или управленец. Если понадобится — можно будет углубиться в технические детали отдельно. Для удобства разделил весь путь подготовки CV-проекта на несколько основных этапов.</p><p><a href="https://habr.com/ru/articles/913604/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="">habr.com/ru/articles/913604/</span><span class="invisible"></span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/ai" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>ai</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>проект</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>ии</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D1%8C" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>иимодель</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>искусственный_интеллект</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>разработка</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B4%D0%B0%D1%82%D0%B0%D1%81%D0%B5%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>датасет</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/bounding_box" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>bounding_box</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%B5%D0%B3%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>сегментация</span></a></p>
Habr<p>Обучаемся основам компьютерного зрения с помощью Lichee Pi 4A и Python-библиотеки Pillow</p><p>Привет, Хабр! На связи команда регионального научно-образовательного центра «Искусственный интеллект и анализ больших данных» при НГТУ им. Р. Е. Алексеева. При поддержке компании YADRO мы изучаем архитектуру RISC-V и компьютерное зрение, чтобы внедрить результаты в учебный процесс. Предлагаем вместе с нами проверить, на что способен одноплатный компьютер Lichee Pi 4A в задачах обработки изображений, несмотря на его ограниченные ресурсы. А заодно — получить базовые навыки по разработке систем компьютерного зрения. Пройдем путь от настройки системы до отслеживания кликов по картинке и распознавания объектов с моделью YOLOX.</p><p><a href="https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/912872/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="ellipsis">habr.com/ru/companies/yadro/ar</span><span class="invisible">ticles/912872/</span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/Lichee_Pi_4A" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>Lichee_Pi_4A</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/pillow" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>pillow</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>обработка_изображений</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/python" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>python</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/riscv" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>riscv</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/yolox" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>yolox</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>одноплатный_компьютер</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/sbc" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>sbc</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/matplotlib" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>matplotlib</span></a></p>
Habr<p>ML на «плюсах»: 5 материалов о необычном подходе к обучению моделей</p><p>Когда мы говорим о машинном обучении, то автоматически подразумеваем Python. Это справедливо: на Python есть множество удобных ML-инструментов, например, популярная библиотека PyTorch. Тем не менее, некоторые задачи можно решать с помощью С++. И не только ради эксперимента, а для увеличения производительности сервисов и упрощения работы с кодом. Кирилл Колодяжный, разработчик СХД в YADRO, несколько лет изучает машинное обучение на С++. Он уже написал программы для поиска лица на фото и для распознавания объектов в реальном времени. Под катом — пять материалов Кирилла, после которых инженерам захочется «пересесть» с Python на C++. Хотя бы на время.</p><p><a href="https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/911002/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="ellipsis">habr.com/ru/companies/yadro/ar</span><span class="invisible">ticles/911002/</span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/c" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>c</span></a>++ <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>машинное_обучение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%82%D0%BA%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>свертки</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/pytorch" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>pytorch</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/yolo" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>yolo</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/face_detection" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>face_detection</span></a></p>
Habr<p>CLIP или SigLIP. База по Computer vision собеседованиям. Middle/Senior</p><p>Вопросы о CLIP-моделях встречаются почти на каждом техническом собеседовании. Неважно, занимаетесь ли вы видеоаналитикой, создаёте генеративные модели или работаете над поиском по изображениям — CLIP и его потомки ( BLIP , SigLIP ) стали стандартом де-факто в задачах связи визуальных и текстовых данных. Почему? Потому что они позволяют решать задачи, которые ранее требовали значительных усилий</p><p><a href="https://habr.com/ru/articles/908168/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="">habr.com/ru/articles/908168/</span><span class="invisible"></span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/clip" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>clip</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/SigLIP" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>SigLIP</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/computervision" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>computervision</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/ml" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>ml</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>машинное</span></a>+обучение <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%BE%D0%B1%D0%B5%D1%81%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B2%D0%BE%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>собеседование_вопросы</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%BE%D0%B1%D0%B5%D1%81%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B2_it" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>собеседование_в_it</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/comfyui" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>comfyui</span></a></p>
Habr<p>Распознавание орхоно-енисейских рунических надписей методами машинного обучения</p><p>Орхоно-енисейские руны — это древнейшая система письма тюркских народов, использовавшаяся с VI по X век на территории Центральной Азии (включая современную Монголию, южную Сибирь и часть Казахстана). Это были надгробные и памятные тексты, выбитые на камне. Они отражают политические, военные и культурные события тюркских племён. Их расшифровка началась во второй половине XIX века и остаётся предметом научных исследований и дискуссий. Исследование символов рунической письменности актуально, так как может помочь в понимании истории и культуры народов этой местности. Интерпретация енисейских надписей с памятников – очень сложная задача. Каменная поверхность разрушена временем, из-за чего символы могут быть плохо различимы. Многие памятники находятся в удаленных, диких местах, где долгий процесс исследования слишком трудозатратен. По этой причине надписи с памятников переносятся на бумажные или цифровые носители для последующей расшифровки. Как отмечал Кормушин И. В. – профессор филологии, тюрколог и алтаевед, перед чтением надписей, необходимо идентифицировать ее символы отдельным этапом. Эта ручная обработка надписей с памятников осложнена не только деформацией самих памятников, но и отсутствием строгой определенности с принадлежностью символов к тому или иному алфавиту. Достаточно распространенной оказалась проблема неточного определения состава рунических символов во многих изданиях XX века. Эти неточности приводят к ошибкам чтения и перевода древних текстов. Поэтому целесообразно автоматизировать этот процесс для повышения точности и скорости определения символов.</p><p><a href="https://habr.com/ru/articles/907950/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="">habr.com/ru/articles/907950/</span><span class="invisible"></span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/yolo" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>yolo</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%B2%D0%B5%D1%80%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>сверточные_нейросети</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>классификация_изображений</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>машинное_обучение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B4%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%BE%D0%B1%D1%8A%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D0%B2" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>детекция_объектов</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D1%83%D0%BD%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>руны</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B4%D1%80%D0%B5%D0%B2%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%86%D0%B8%D0%B2%D0%B8%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>древние_цивилизации</span></a></p>
Habr<p>Ян Лекун, создатель LeNet, формата DjVu и адвокат опенсорса</p><p>Ян Лекун, один из крёстных отцов современного ИИ, в своём твиттере резко критикует корпоративных исследователей ИИ, которые ведут проприетарные разработки и занимаются «нагнетанием страха». Среди этих людей называются Сэм Альтман (OpenAI), Демис Хассабис (Google DeepMind) и Дарио Амодеи (Anthropic) Ян Лекун (Yann LeCun) — французский и американский учёный в области машинного обучения и компьютерного зрения. Известен как автор легендарной системы LeNet (1989 г.), где одним из первых начал применять методы биологических нейронных сетей для оптического распознавания символов (OCR). Сейчас занимает должность вице-президента и ведущего исследователя ИИ в корпорации Meta (руководит разработкой опенсорсной языковой модели LLaMA , в том числе). При этом остаётся ярым приверженцем опенсорса, свободной науки и научно-технического прогресса человечества.</p><p><a href="https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/903640/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="ellipsis">habr.com/ru/companies/ruvds/ar</span><span class="invisible">ticles/903640/</span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/%D0%AF%D0%BD_%D0%9B%D0%B5%D0%BA%D1%83%D0%BD" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>Ян_Лекун</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/LeNet" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>LeNet</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/DjVu" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>DjVu</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>машинное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%81%D0%B8%D0%BC%D0%B2%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B2" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>распознавание_символов</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/OCR" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>OCR</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%B2%D1%91%D1%80%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>свёрточные_нейросети</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/CNN" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>CNN</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82_%D0%A2%D1%8C%D1%8E%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>тест_Тьюринга</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%83%D1%81%D0%BB%D0%BE%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%81%D0%BB%D1%83%D1%87%D0%B0%D0%B9%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>условные_случайные_поля</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/CRF" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>CRF</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/GTN" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>GTN</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/Lush" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>Lush</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B2%D0%B5%D0%B9%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%82%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>вейвлетпреобразование</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/DWT" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>DWT</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/JPEG2000" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>JPEG2000</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/PDF" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>PDF</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/LLaMA" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>LLaMA</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/LLM" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>LLM</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>нейросети</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/DeepSeek" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>DeepSeek</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/ruvds_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>ruvds_статьи</span></a></p>
Habr<p>Яндекс vs Сбер: где быстрее поймешь смысл фразы «держись брат»? Глазами ML-разработчика</p><p>К сожалению или счастью, был я и там, и там:‑) Поэтому ловите внутрянку, как на самом деле выглядит работа линейного ML‑щика/Дата саентиста. Стоит ли оно того, что происходит внутри и почему я все‑таки ушел из обеих компаний. (кормили прост невкусно) Еще студентом я стремился в бигтех: именно там самые сильные специалисты, лучшие условия труда и перспективы. Ну, по большей части так и было — ничего не умеющего доходягу там редко встретишь (хотя в одной из двух этих компаний раз на раз проскакивает — не будем показывать пальцем🤫).</p><p><a href="https://habr.com/ru/articles/906692/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="">habr.com/ru/articles/906692/</span><span class="invisible"></span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%8F%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BA%D1%81" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>яндекс</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%81%D0%B1%D0%B5%D1%80" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>сбер</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>машинное_обучение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>нейрон</span></a></p>
Habr<p>Как сохранить здоровье при умственной работе за компьютером и не только</p><p>Сейчас компьютер - неотъемлемая часть жизни. Многие люди проводят по много часов за компьютером, смартфоном и др. в день. Поэтому встает вопрос: как поддержать здоровье при таком образе жизни? В данной статье я делюсь своим подходом к этому вопросу, также приводятся общие рекомендации по здоровью из разных источников.</p><p><a href="https://habr.com/ru/articles/902948/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="">habr.com/ru/articles/902948/</span><span class="invisible"></span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B7%D0%B4%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2%D1%8C%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>здоровье</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B7%D0%B4%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2%D1%8C%D0%B5_%D0%B8_%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>здоровье_и_компьютер</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B7%D0%B4%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B9_%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B7_%D0%B6%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>здоровый_образ_жизни</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B7%D0%B4%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2%D1%8C%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B7%D0%B3%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>здоровье_мозга</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%B0_%D0%B2_it" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>работа_в_it</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%B0%D0%B9_%D0%BD%D0%B0%D0%B4_%D1%81%D0%BE%D0%B1%D0%BE%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>работай_над_собой</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%B0" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>работа</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D1%8B" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютеры</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютер</span></a></p>
Habr<p>Как мы коня в пальто одевали. Neural Image Editing: Часть 1 — от инпейнтинга до DDIM Inversion</p><p>Что делать, если хочешь отредактировать картинку? На фотошоп не хватает знаний, времени или сил. Inpaint-модели подводят. Конструкторы вроде ComfyUI требуют столько всего, что проще уж фотошопу научиться. Как было бы здорово показать картинку нейросети и написать: «Пожалуйста, смени юбку на джинсы. И сзади ещё одну клумбу добавь… И погода пусть солнечной будет!» Увы, как бы ни ломали голову исследователи, задача произвольного нейросетевого редактирования изображений на сегодняшний день в целом не решена. Но пройден нелёгкий путь, и есть заметные достижения, о которых нельзя не рассказать. Мастера фотошопа, оцените!</p><p><a href="https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/903122/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="ellipsis">habr.com/ru/companies/sberdevi</span><span class="invisible">ces/articles/903122/</span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/%D0%BD%D0%B0%D1%83%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>научные_статьи</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BD%D0%B0%D1%83%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B8%D1%81%D1%81%D0%BB%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>научные_исследования</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>редактирование_изображений</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/image_editing" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>image_editing</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%B1%D0%BE%D1%80_%D1%81%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>разбор_статьи</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>генеративные_модели</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B4%D0%B8%D1%84%D1%84%D1%83%D0%B7%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>диффузионные_модели</span></a></p>
Habr<p>Прототип для металлографа: анализ включений на Python с OpenCV и PyQt</p><p>В профессии инженера-металловеда мне ежедневно приходится анализировать микроструктуру материалов и неметаллические включения. До недавнего времени я, как и многие, делал это вручную: окуляр микроскопа, шкалы, подсчёты, Excel. Утомительно и долго. На фоне постоянного потока образцов нагрузка на глаза и внимание становится ощутимой. Коммерческие программы для металловедов решают эту проблему... почти. Они избыточны, дороги, и процентов на 90 включают функции, которыми обычный инженер не пользуется. Хотелось чего-то проще, точнее и, желательно, бесплатного. Так родился мой проект SenseOptics KANV.</p><p><a href="https://habr.com/ru/articles/900454/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="">habr.com/ru/articles/900454/</span><span class="invisible"></span></a></p><p><a href="https://zhub.link/tags/%D0%B0%D0%B2%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>автоматизация</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B7%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>компьютерное_зрение</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>обработка_изображений</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/opencv" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>opencv</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/pyqt" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>pyqt</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%B0%D0%BB%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D1%8F" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>металлография</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/python" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>python</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%BD%D0%B0%D1%83%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D1%81%D0%BE%D1%84%D1%82" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>научный_софт</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D0%B8%D0%BD%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B8" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>инженерные_разработки</span></a> <a href="https://zhub.link/tags/%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%B7%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>распознование_изображений</span></a></p>