В этой статье я расскажу как мы оптимизировали препроцессинг и постпроцессинг для инференса Yolov5 на одноплатнике Jetson Nano, полностью отказавшись от OpenCV.

Я недавно сделал себе небольшой апгрейд и у меня появился монитор 4k@144Hz. Разумеется, на 144Hz он не заработал. Потому что нюансы. Мне пришлось в это нырнуть глубже, чем хотелось бы...

Спойлеры: DP, USB-C Alt-mode, Thunderbolt, USB4 3x2, 40Gbps, HDMI.
Оглавление: кабели, протоколы, режимы.

Лыдыбр: Моя старая видеокарта на компьютере сумела завести его на 4k @ 60Hz с помощью Display Port. (Либо 2k @ 144Hz). Это её техническое ограничение, больше она не может. Дальше я попытался воткнуть в монитор ноутбук (все 5 шт, какие нашлись у меня и знакомых) и обнаружил, что всё настолько сложно, что мне потребовалось несколько заходов чтения спецификации, пока я "это завёл". Выписываю свои наблюдения и эксперименты. Актуальность - первая половина 2022 года. Монитор under study - Gigabyte M32U, хотя, в принципе, это не существенно для обсуждаемого вопроса. У монитора разъёмы HDMI, DP, USB-C.

Разбирать проблему я буду слоями. Начём с физики.

Привет, Хабр! Меня зовут Олег, я работаю с машинным обучением в VK Видео, внедряю нейросети в Клипы ВКонтакте для создания эффектов дополненной реальности. В статье расскажу, как запустить TensorFlow Lite сетку с передачей GPU-буферов — как входного, так и выходного. Этот подход помогает сэкономить на пересылке данных между CPU- и GPU- памятью, когда данные уже находятся в GPU-памяти и модель применяется с помощью GPU-делегата TensorFlow Lite. 

Весь процесс покажу на примере реализации для Android, код можно найти в моём GitHub-репозитории.

Обучение нейросети распознаванию образов — долгий и ресурсоемкий процесс. Особенно когда под рукой есть только недорогой ноут, а не компьютер с мощной видеокартой. В этом случае на помощь придёт Google Colaboratory, которая предлагает совершенно бесплатно воспользоваться GPU уровня Tesla K80 (подробнее).

В этой статье описан процесс подготовки данных, обучения модели tensorflow в Google Colaboratory и её запуск на android устройстве.

Подготовка данных

В качестве примера попробуем обучить нейросеть распознавать белые игральные кости на черном фоне. Соответственно, для начала, надо создать набор данных, достаточный для обучения (пока остановимся на ~100 фото).

Некоторое время назад мне пришла в голову интересная идея — превратить свои старые телефоны (их скопилось немало за десять лет) в серверы, в качестве альтернативы покупке Raspberry Pi.

На то было несколько причин: во-первых, у телефонов есть батарея, что для сервера практически бесплатный мини-UPS, во-вторых, внутренняя память смартфона (UFS) работает быстрее и надёжнее, чем SD-карта. В-третьих, у телефонов имеется экран, по которому можно отслеживать состояние сервера.

Ну и в-четвёртых, мне просто было жаль их выбрасывать. Консьюмеризм в наше время предписывает каждый год-два покупать новые смартфоны, производители блокируют возможности железа, которые им невыгодны, прекращают поддержку старых моделей, оставляя людей беспомощными. Миллионы смартфонов отправляются на свалку истории каждый год, хотя каждый из них это мощный компьютер.

TL;DR: в этом посте будут разобраны вопросы установки PostmarketOS на смартфон,
поднятия на нём в качестве примера Docker и веб-приложения в нём.

Тема изучения английского вызывает недоумение. С одной стороны, действенные рецепты крайне просты и доступны каждому. С другой стороны, информационное поле до отказа набито стереотипами, мнениями, обещаниями и другими видами шума. По удаленности этих сторон друг от друга она может сравниться, наверное, только с темой похудения (хотя науке решение этой проблемы прекрасно известно).

Когда-то давно я вышел из школы, так же как и большинство соотечественников, совершенно не зная английский. Сейчас я свободно им владею, постоянно пользуюсь и это сильно помогло мне в жизни. Дорога между этими двумя точками была совсем не оптимальной, так же как дорога многих людей вокруг меня. Поэтому хочу поделиться своим разнообразным опытом изучения английского, опытом моих знакомых, за которыми я наблюдал последние 15 лет, а также дать простые рекомендации и инструменты для начинающих и продолжающих.

Привет! Я Денис Соколов, руковожу R&D в Zenia Yoga — первом приложении для йоги на основе ИИ. В этой статье я расскажу, из чего состоит современная система, работающая с компьютерным зрением: как влияет каждый элемент пайплайна на конечный результат, который видит пользователь. Мы пошагово разберем создание модели для human pose estimation и сравним ее с готовыми «коробочными» решениями от производителей мобильных платформ, а также открытыми аналогами.

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.

Рассказываю, почему SQLite отлично подойдет вам в повседневной работе. И неважно, разработчик вы, аналитик, тестировщик, админ или продакт-менеджер.

• Обнаружение людей, попадающих в кадр.
• Бесконтактное измерение температуры их кожи с использованием данных термальной камеры.

Будем делать вот такой маленький, как на картинке, беспилотный автомобиль.

Рассказ о том, как я его собрал.

Код, список деталей и видео туториал по сборке.

Бесплатные курсы от edX (36)

Road Traffic Safety in Automotive Engineering

Сегодня команда Lifext расскажет:

• Как был открыт витамин B12;
• Что ради этого пришлось пережить первым пациентам;
• Что он из себя представляет и откуда берется;
• Какую роль играет в старении и когнитивном здоровье человека;
• Почему наш организм не усваивает тот, что синтезирован внутри;
• В каких случаях нужно сдавать анализы;
• Какие продукты есть и нужно ли принимать добавки;

Приятного чтения!