STM32 з нуля без HAL. Частина 18: OpenCV детекція руху на Pi. Частина 18
Aleksandr Petroff
1189
Олександр продовжує серію про розробку на STM32 без HAL. У
Матеріали на тему «Computer Vision»
STM32 з нуля без HAL. Частина 18: OpenCV детекція руху на Pi. Частина 18
L-Scan: Що під капотом у WASM-сканера Lego-мініфігурок із морфологічним відновленням меж
Oleksii Vasyliev
4410
Олексій Васильєв розібрав архітектуру свого вебсканера
Як я навчив Telegram-бота рахувати інсулін за фото їжі — і де все пішло не за планом
Yaroslav Sorochan
1254
Ярослав Сорочан зробив Telegram-бота, який розпізнає їжу з фото та рахує дозу інсуліну. Використав GPT-4o для vision, USDA для нутрієнтів та детерміновану математику для дози. У своєму блозі автор розповідає, чому свідомо обмежив AI одним кроком, які граблі чекають з USDA API, та чому debug print досі в продакшенi. 7
LLM, VLM чи Computer Vision: як обрати правильну модель для візуальної задачі
Marta Sumyk
1812
Мультимодальні моделі класно розпізнають картинки, але підходять не для всіх візуальних задач. У статті Марта Сумик пояснює, які задачі розв’язує Computer Vision, коли варто використовувати спеціалізовані
Візуальні обчислення — це коли на паличках рахують, так?
Що таке візуальні обчислення і чому це не просто комп’ютерна графіка з іншою назвою? Розробник Олександр Каленюк пояснює, як термін поєднує комп’ютерну графіку, 3D-моделювання, computer vision, обробку відео, VR/AR та виробничу оптимізацію. 3
Коли 0,1° має значення: як ми вирішували задачу автономного зчеплення там, де пасували стандартні бібліотеки
Sergii Doroshenko
1251
Коли тягач має під’їхати до трейлера з точністю до 0,1°, одного лише штучного інтелекту недостатньо. Сергій Дорошенко ділиться інженерним досвідом: як об’єднати дані з камер і LiDAR, адаптувати OCR для вертикальних номерів та запустити важкі
Використовуємо LiDAR у розробці застосунків
Олексій Васильченко
1791
AI Group Leader Олексій Васильченко та AI Engineer Станіслав Кутник з MobiDev розповідають про роботу з технологією LiDAR: показують хмари точок та як працювати з ними, зачіпають тему прогнозування руху та трекінгу, а також окреслюють складнощі при використанні LiDAR у розробці застосунків. 1
Как распознать позу руки на картинке: с нуля и до рабочей модели
Olga Chernytska
3028
Распознавание позы руки — популярная задача в компьютерном зрении, часто используется в проектах, связанных с виртуальной реальностью. В открытом доступе есть сотни пейперов, но базовых вводных туториалов — практически нет. Ольга Черницкая, Senior ML Engineer в SoftServe, решила это исправить. В этой статье — основы теории для распознавания 2D-позы руки и так далее. 8
Кінець смартфонів і останній Mobile Developer. Як окуляри доповненої реальності можуть змінити IT-індустрію
Dmytro Skorokhod
5214
На думку Дмитра Скорохода, Mobile Developer перетвориться на AR Developer. Уже сьогодні Apple та інші провідні компанії інвестують у технології AR-окулярів. Що це означає для розробників — у статті. 30
Як проходить стажування у Facebook Reality Labs і чому наука буває цікавішою за інженерію — розповідь української дослідниці
Yaroslava Tymoshchuk
8033
Ярослава Лочман, випускниця магістерської програми Data Science Українського католицького університету (УКУ), після закінчення навчання стажувалася у Facebook Reality Labs в Pittsburgh. Під час інтернатури провела власне дослідження з автоматичного калібрування камер з wide-angle та fisheye-об’єктивами. В інтерв’ю ДОУ Ярослава розповіла, як проходило стажування, як вона продовжує академічні дослідження з комп’ютерного бачення та чому обирає науку на користь інженерії. 3
Технології комп’ютерного зору в UI-тестуванні. Частина 2
Dmytro Dundych
25920
Дмитро Дундич визначив, що в 90% випадків UI-тестування фрагмент на екрані, який нам треба знайти та порівняти з еталоном, відображається без спотворень і перекриттів. Це різноманітні кнопки, іконки, перемикачі, текст, цифри, лінії графіків, фрагменти діаграм тощо. Для тестування таких елементів нам допоможе метод Template Matching і написаний на його основі скрипт. На прикладі проєкту автор знайомить з теорією та практикою порівняння зображень. 11
Технології комп’ютерного зору в UI-тестуванні. Частина 1
Dmytro Dundych
43081
Про технології комп’ютерного зору, що допомогли розв’язати багато складних завдань у процесі тестування UI автомобільної навігаційної системи, розповідає AQA-інженер Дмитро Дундич. Автор розглядає деякі алгоритми порівняння зображень, знайомить з теорією Computer Vision і визначає, що саме може знадобитися для автоматизації тестування. Також наводить деякі приклади коду. 14
Про котів і математику, або Магія Computer Vision
Oleksandr Makoveychuk
12786
MATLAB developer Олександр Маковейчук показує, як «непотрібні» шкільні знання можуть суттєво допомогти в Computer Vision проектах. У цій статті поговоримо про сингулярний розклад і псевдобернення матриць. 38
Обучение без учителя — убийца математического моделирования?
Alex Honchar
12990
В этой статье речь пойдет о том, как искусственный интеллект не просто решает задачи на уровне людей или лучше, а как научить его понимать окружающий мир так же, как его понимают люди, а не какими-то абстрактными «векторами». Самое сложное в этом челлендже — заставить алгоритм делать это без подсказок от человека вообще. 52
Hello World у Computer Vision: визначаємо швидкість руху авто на кордоні з Польщею
Serg Tyatin
8360
Мене звати Сергій Тятін, я в IT більше 20 років. Сьогодні я хотів би розказати про те, як починав розбиратися з Computer Vision. І в результаті створив систему, яка визначає швидкість пропускання авто зеленим коридором на кордоні з Польщею. 29
Science is the new black, або фізика і Computer Vision
Oleksandr Makoveychuk
10130
Привіт! Мене звати Олександр, я — Head of Science в компанії Abto Software, PhD. У цій статті я розповім, як теорія еволюції, спеціальна теорія відносності і теорія графів були корисними у Computer Vision проектах. 32
Экспериментальное программирование, или шаманский код в компьютерном зрении
Alexandr Gavriluk
6073
Компьютерное зрение — это именно те интересные задачи, о которых мечтают украинские сеньоры, разбирая очередной гуано-код веб-проекта за сыр и автомобиль. Тема, в которую включено множество адски сложного матана, шаманства и просто компьютерной магии. Причем всё это часто по сложности сравнивается с квантовой теорией, хотя практической пользы от последней гораздо меньше. 89
Коментарі