Обновить
14
0
Heinrich Wirth @heinrich_wirth

Teamlead Data Scientist, CV, 3D

Отправить сообщение

Центральный Университет: взгляд магистра изнутри (2 семестр)

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров4K

Привет!

Это краткий отзыв-обзор по результатам 2 семестра магистратуры в Центральном Университете.

Данная публикация — продолжение предыдущей. Если ещё не читали, то лучше начать с неё — там я рассказал, почему вообще решил поступать в ЦУ и что из этого вышло.

Читать далее

Центральный Университет: взгляд магистра изнутри (1 семестр)

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение9 мин
Количество просмотров18K

Взгляд изнутри Центрального Университета: атмосфера, обучение, практико ориентированные курсы и почему этот вуз может стать лидером в подготовке специалистов по Data Science. Делюсь опытом первого семестра.

Читать далее

KPConv на русском: Свертки для point cloud

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров1.1K

Приветствую всех!

В этой публикации я попробую максимально просто и наглядно рассказать о сверточном слое для point cloud. Перед вами статья, объясняющая KPConv — метода работы с облаками точек без их преобразования в промежуточные форматы, такие как воксели. Моя недавняя задача, связанная с совмещением облаков точек, заставила обратиться к нейронным сетям из за разной плотности точек в местах пересечений. И вот, исследуя возможные подходы, я обнаружил решение в котором использовали KPConv, который позволил извлекать признаки из точек по аналогии извлечений признаков из пикселей.

Информации на русском языке о данной структуре очень мало, поэтому я постарался сделать материал доступным и содержательным.

Читать далее

Классификация облака точек с ограниченными данными: воксели и сиамские сети

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение8 мин
Количество просмотров3.8K

После первого поста на Хабре моя карьера сделала неожиданный поворот, и я оказался перед непростой задачей классификации, которая потребовала от меня изучения новых для себя архитектур и подходов. В этой статье я поделюсь опытом решения задачи классификации облака точек, имея лишь 10 примеров для каждого класса. Мы поговорим о том, как преобразование данных в воксельное представление и использование сиамских нейронных сетей с 3D свертками помогло достичь отличных результатов.

Читать далее

Детекция дефектов дорожного покрытия без размеченных данных: Хакатон, LiDAR, RANSAC, ICP и 44 бесcонных часов

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение14 мин
Количество просмотров6.4K

Здравствуйте, читатели Хабра! Решил активнее вкатываться в DS (хотя уже больше года в "теме" и даже нет ни одной публикации, ужас) и написать первую статью на Хабре.

В данной публикации я расскажу о проекте для детекции дефектов дорожного покрытия с использованием лидара, проблемах с данными и как нам помогли алгоритмы RANSAC, ICP, а так же линейная алгебра. Конечно же с каплей математики и реализацией в коде, поэтому будет интересно, если вы не знакомы еще с данными алгоритмами.

Читать далее

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Ученый по данным, ML разработчик
Старший
От 350 000 ₽
Git
SQL
PyTorch
NumPy
Нейронные сети
Deep Learning
Машинное обучение
Компьютерное зрение
Docker