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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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