Пользователь
Автоматизация дает нам возможность повторяемо выполнять сложные для человека действия с высокой степенью точности. Добиться одинакового интервала съемки и полного покрытия сложных объектов крайне затруднительно вручную.
В данной статье мы рассмотрим выбор дрона (из линейки DJI), а также планирование автономных сценариев полета для создания ортопланов и 3D моделей.
Возможно ли превратить координаты на изображении в конкретные географические координаты? Несмотря на то, что это звучит несколько необычно, такая конвертация вполне возможна.
Сегодня я расскажу о том, как можно спроецировать координаты с плоского изображения на карту. Эта короткая статья будет своеобразным продолжением первой статьи, в которой я рассказывал о базовых возможностях Mask R-CNN.
Добрый день, уважаемые читатели.
После долгого перерыва возвращаюсь к освещению робототехнической платформы Robotic Operating system (ROS).
ROS предоставляет собой мощную платформу для создания робототехнических систем, включающий большое число пакетов для решения различных задач (от навигации и локализации до компьютерного зрения и симуляции), инструменты для высокоуровневого взаимодействия с железом робота, протоколы для обмена данными и многое другое. Таким образом ROS сильно облегчает разработку проектов для робототехники, предоставляя универсальное средство разработки, независимое от конкретной аппаратной платформы робота. Подробнее платформе ROS можно узнать здесь.
Мы разработали и хотим представить новый вариант HITL-симуляции дронов, когда автопилот может даже не знать, работает ли он с реальными датчиками на шине или же в симулируемом окружении. Набор программных модулей, работающих в «боевом» режиме и в режиме симуляции (почти) идентичен, в отличие от альтернативного MAVLINK-HITL подхода. Этот проект — наш вклад в экосистему вокруг PX4 и UAVCAN. Будем рады адоптерам и контрибьюторам.
Не секрет, что задача по поиску человека на видео или фото всегда была актуальна. Но что если один инструмент объединяет в себе, помимо просто детектирования человека, еще и поиск полной маски человеческого лица, расположение рук и пальцев, да и вообще полностью позу человека? Именно такой open-source инструмент создала всем известная компания google.
Mediapipe уже довольно активно, а главное, эффективно используется для детектирования многочисленных лиц на фото, для обучения моделей распознавания эмоций, для качественного выполнения упражнений при занятиях спортом, для преобразования языка жестов в письменный язык и много другое!
Я же хочу поделиться с вами своим опытом изучения инструмента mediapipe. И для начала покажу вывод, где вы сможете наблюдать работу трех моделей: нахождения рук, нахождения точек лица, определения позы человека и, в конце концов, все вместе.
Биометрия везде. Современные мегаполисы в России и мире окутаны сетями камер, подключенными к различным системам распознавания лиц. Насколько это правильно с точки зрения этики — каждый решает сам, но факт в том, что такие методы не только помогают раскрывать преступления, но и предотвращать их совершение.
С каждым годом расширяется область применения таких систем. Например, пользователи могут приобрести у Google систему Nest — Nest Cam IQ Indoor, стоимостью 349 долларов с интеграцией в умный дом и возможностью распознавания лиц по подписке (за 10 долларов в месяц). И отечественных аналогов для частного пользования немало. Различные СКУД (системы контроля и управления доступом) от Ростелекома, HikVision, VisionLabs и других фирм. Описание зачастую мутное, опыт работы в реальных условиях можно найти на YouTube по запросу «Умный домофон не пускает мужчину домой».
Выбор платформы для работы с Computer Vision on the Edge - непростая задача. На рынке десятки плат. И одна другой краше. Но на практике все оказывается не так хорошо.
Я попробовал сравнить дешевые платы которые есть на рынке. И сделал это не только в по скорости. Я попробовал сравнить платформы по “удобству” их использования. Насколько просто будет портировать сети, насколько хорошая поддержка. И насколько просто работать. И актуализировал это для 2022 года (один и тот же Coral из 2020 и из 2022 - две разные платы).
Привет, Хабр! Очень часто я на просторах интернета натыкаюсь на такой вопрос: «А какое готовое решение по детекции лиц лучше всего использовать?» Так вот, я отобрал 5 решений с Github, которые показались мне хорошими, относительно новыми и лёгкими в использовании, и хотел бы сравнить их между собой. Всем, кому интересно, что из этого вышло, добро пожаловать под кат!
Проект TensorFlow масштабнее, чем вам может показаться. Тот факт, что это библиотека для глубинного обучения, и его связь с Гуглом помогли проекту TensorFlow привлечь много внимания. Но если забыть про ажиотаж, некоторые его уникальные детали заслуживают более глубокого изучения:
Все это круто, но TensorFlow может быть довольно сложным в понимании, особенно для того, кто только знакомится с машинным обучением.
Как работает TensorFlow? Давайте попробуем разобраться, посмотреть и понять, как работает каждая часть. Мы изучим граф движения данных, который определяет вычисления, через которые предстоит пройти вашим данным, поймем, как тренировать модели градиентным спуском с помощью TensorFlow, и как TensorBoard визуализирует работу с TensorFlow. Наши примеры не помогут решать настоящие проблемы машинного обучения промышленного уровня, но они помогут понять компоненты, которые лежат в основе всего, что создано на TensorFlow, в том числе того, что вы напишите в будущем!
Когда впервые сталкиваешься с понятием MLOps, нет абсолютно никакого понимания, а зачем это вообще нужно. В разного рода выступлениях, посвященных этой теме, рассказывают о важности воспроизводимости результатов, хранения зависимостей проекта, а зачем это нужно — обычно никто не объясняет. Все эти вещи становятся очевидными только после того, как пройдешь через весь ад создания и поддержания действительно крупного проекта.
В первой части этой статьи я расскажу о проблемах, с которыми можно столкнуться при работе над проектами, а во второй — об инструментах, которые помогут с ними справиться. Это будет интересно в первую очередь начинающим специалистам в области ML, которые еще не столкнулись с подобными проблемами в своей практике. Я не буду рассказывать об инструментах, которые и так пользуются популярностью в DevOps, а затрону специфичные для области вещи.