Несколько месяцев назад я писал статью про тихую революцию в ComputerVision - про трансформеры. А сейчас я хочу поговорить про другую революцию в CV. Уже не такую тихую (статьи тут куда более известные). Рассказ будет про GAN'ы. Как ими сегодня умеют управлять, и что достигли. В первую очередь это StyleGan и его производные.
В последний год-полтора появилось много различных способов управлять GAN-сетями и улучшилось их качество. Ещё чуть чуть и… Что? Можно будет генерить фильмы по описанию? Игры? Нужно ли будет рисовать крутые текстуры, или их можно будет создать?Попробую показать куда дошла современная технология, и чего ожидать от GAN’ов.

Если у вас есть любой NAS от WD - то его нужно немедленно отключить от сети. Обновление окирпичивающее NAS и удаляющиее все данные начало прилетать вчера, мне прилетело сегодня утром. Домашние NAS от WD продаются последние лет 10.
Точно зааффекчина вся live серия. Судя по комментариям на формах отдельные другие серии тоже пострадали.

Казалось бы, революция с Computer Vision уже была. В 2012 году выстрелили алгоритмы основанные на сверточных нейронных сетях. Года с 2014 они дошли до продакшна, а года с 2016 заполонили все. Но, в конце 2020 года прошел новый виток. На этот раз не за 4 года, а за один. поговорим о Трансформерах в ComputerVision. В статье будет обзор новинок, которые появились в последний год.

Я люблю делать всякие странные штуки с Computer Vision. Назовем их “условно полезные девайсы”. Из того, что я выкладывал на Хабре, - рассказ про умную кормушку для птиц и камера для слежения за ребенком. По работе тоже примерно тем же самым занимаюсь. Так что люблю следить за актуальным рынком устройств которые подходят для ComputerVision. Свой прошлый обзор я делал полтора года назад. Что для Embedded - много. В этом я сосредоточусь на устройствах которые вышли недавно + на устройствах которые будут интересны для хоббийных проектов.

Недавно вышла интересная статья от FaceBook о том как можно делать неплохой 3D с монокулярных камер. Статья не очень применимая на практике. Но по качеству картинки завораживает.
Посмотрев на это я решил сделать небольшой рассказ о том что в статье творится, куда современные технологии пришли, и что можно ждать от них на практике.

• Можно ли распознать вас на улице? И насколько автоматически/достоверно?
• Позавчера писали, что в Московском метро задерживают преступников, а вчера писали что в Лондоне не могут. А ещё в Китае распознают всех-всех на улице. А тут говорят, что 28 конгрессменов США преступники. Или вот, поймали вора.
• Кто сейчас выпускает решения распознавания по лицам в чём разница решений, особенности технологий?

• Запуск Caffe на Raspberry Pi B+ (давно хотел это сделать)
• Построение системы сбора данных
• Выбор нейронной сети, оптимизация архитектуры, обучение
• Оборачивание, выбор и приделывание интерфейса