Apple начала использовать глубинное обучение для определения лиц начиная с iOS 10. С выпуском фреймворка Vision разработчики теперь могут использовать в своих приложениях эту технологию и многие другие алгоритмы машинного зрения. При разработке фреймворка пришлось преодолеть значительные проблемы, чтобы сохранить приватность пользователей и эффективно работать на железе мобильного устройства. В статье обсуждаются эти проблемы и описывается, как работает алгоритм.

Введение

Впервые определение лиц в публичных API появилось во фреймворке Core Image через класс CIDetector. Эти API работали и в собственных приложениях Apple, таких как Photos. Самая первая версия CIDetector использовала для определения метод на базе алгоритма Виолы — Джонса [1]. Последовательные улучшения CIDetector были основаны на достижениях традиционного машинного зрения.

С появлением глубинного обучения и его применения к проблемам машинного зрения точность систем определения лиц сделала значительный шаг вперёд. Нам пришлось полностью переосмыслить наш подход, чтобы извлечь выгоду из этой смены парадигмы. По сравнению с традиционным машинным зрением модели в глубинном обучении требуют на порядок больше памяти, намного больше дискового пространства и больше вычислительных ресурсов.

Привет, хабр! С вами Физтех.Science — видеоблог-погружение в этот странный, странный научный мир. И сегодня мы хотим немного покопаться в голове. Естественно, с научной точки зрения.

Вы, возможно, удивитесь, но центральный процессор центральной нервной системы, то есть мозг, постоянно дает сбои, а мы даже об этом не подозреваем.

Речь идет про так называемые систематические ошибки мышления или когнитивные искажения, которые сопровождают нас каждый день и при принятии решений.

Искажений довольно много, но возникают они не в случайных местах. Поэтому мы рассмотрим основные причины их появления и обратим внимание на уловки и приемы, которые при этом использует хитрый и коварный мозг.

Приятного просмотра!

Teaching is hard! Finding a way to explain ideas and concepts, finding an approach to each individual among your students, each having a unique mind and learning capabilities. Being patient and creative, friendly but respective, kind but fair. You have to understand complex stuff and be able to present them in the simplest of ways. There are so many things that you must balance and consider in your work. Teachers, you are heroes, the every-day heroes! With this heroic work comes a responsibility. A responsibility of keeping yourself accountable for your student’s education. Some teachers forget about that and stay oblivious to the mistakes they are making. We’ve compiled a list of 9 Reasons Why Students Don’t Want You as a Teacher. We sincerely hope that it will help you to self-reflect, better connect with your students and achieve better results during your lessons.