Человечество исследует свет как физическое явление уже больше 2000 лет. Может сложиться впечатление, что этот феномен досконально изучен. Но не все так однозначно. На некоторые вопросы до сих пор нет однозначного ответа.
User
Недревности: взгляд на современное железо из 2041 года
На этот раз в порядке эксперимента я хочу выйти из зоны комфорта и посмотреть глазами ретролюбителя на современное железо. Это оно сейчас современное, а через двадцать лет станет либо ненужным хламом, либо модной (в узких кругах) коллекционной редкостью. Предсказывать будущее — дело неблагородное, но от того, какие устройства в будущем придут на замену современным компьютерам, ноутбукам и смартфонам, зависит и отношение к старине. Может это не старина вовсе будет, а просто «предыдущая модель», которая ничем отличается от нынешней? Вот на этой кофейной гуще давайте попробуем погадать, посмотрим, какие качества современных устройств могут цениться через двадцать лет, в 2041 году.
Солитоны. Модель Скирма
В мире солитонов, где волны проявляют себя не только как простые колебания, но и как частицеподобные структуры с удивительной устойчивостью, модель Скирма выступает как одна из ключевых для понимания сложных волновых явлений в трехмерном пространстве. После нашего анализа модели Френкеля-Конторовой и знакомства с одномерным уравнением Синус-Гордона, стоит задаться вопросом: можно ли адаптировать эту модель к трехмерному миру, и какие сложности и открытия это может нам принести? Тони Скирм уже задавался подобными вопросами в 1958-1962 годах, пытаясь моделировать барионные частицы. В этой статье мы погрузимся в мир его исследований, затронем проблемы и особенности солитонов в трехмерном пространстве и попытаемся понять, как скирмионы могут изменить наше понимание физики частиц
Как работает DALL-E
В Январе 2021 года Open AI показали DALL-E, генерирующую любые изображения по текстовому описанию, на хабре уже успели разобрать тему генерации изображений нейросетями, но мне захотелось разобраться в теме более детально и показать всё в коде.
Сейчас мы разберём, как работает Text2Image нейросеть DALL-E, посмотрим на хардкор математики, а также убедимся, что это сможет повторить каждый, написав реализацию DALL-E почти с нуля.
Робот-тележка 2.0. Часть 2. Управление в rviz и без.Элементы красоты в rviz
— улучшить одометрию бюджетного робота,
— добиться построение приемлемой 2d карты помещения, используя slam алгоритмы и доступный лидар,
— внести ясность в иные вопросы при сборке проекта.
В этот раз посмотрим как работает автономная навигация в редакторе rviz, внедрим программы управления роботом, которые позволят уйти из rviz.
Рассмотрим также некоторые «элементы красоты» rviz, которые облегчают жизнь робототехника ROS.
Статьи цикла:
Робот-тележка 2.0. Часть 3. Внутри навигационного стека ROS, немного majordomo
Робот-тележка 2.0. Часть 2. Управление в rviz и без.Элементы красоты в rviz
Робот-тележка 2.0. Часть 1. Автономная навигация домашнего робота на базе ROS
СТРАННЫЕ Люди. Как западная цивилизация вырвалась вперед?
По нашей планете распространяется необычная и СТРАННАЯ человеческая психика - Western, Educated, Industrialized, Rich and Democratic (WEIRD) - западный, образованный, индустриальный, богатый и демократичный.
ViT — на кухне фаворит
Прошедший 2021-й год ознаменовался настоящей революцией в области компьютерного зрения.
Трансформеры, подобно новым штамма Ковида, вытеснившие конкурентов в области обработки естественного языка (NLP) и задачах, связанных с обработкой звука, добрались и до компьютерного зрения.
Сверточные сети, чье место на Олимпе в различных бенчмарках компьютерного зрения и первые места в топах на PapersWithCode казались незыблемы (в том смысле, что против лома нет приема, если нет другого лома) были сброшены с них рядом архитектур частично или полностью основанных на механизме внимания.
В данном обзоре я хотел бы рассказать о нескольких самых ярких прорывах и идеях в совершенствовании архитектур и обучении ViT-ов (Visual Transformers).
Что нужно знать нашим ML-сотрудникам
Недавно в комментариях к одному из постов в Варим ML меня спросили, какие навыки и знания нужны, чтобы у нас работать. Вопрос на самом деле очень важный - без правильного ответа невозможно нормально выстроить процессы найма и развития сотрудников. Можно быстро набросать дефолтный список - питончик, ML/DL, докер, и на этом закончить, но я решил зарыться в вопрос пообстоятельнее. Конечно, существуют самые разные родмапы, но лично мне они кажутся излишне общими, а я захотел поразмышлять именно про те скиллы, которые необходимы для работы в Цельсе, а главное про их необходимый уровень.
Как работает ChatGPT: объясняем на простом русском эволюцию языковых моделей с T9 до чуда
В последнее время нам почти каждый день рассказывают в новостях, какие очередные вершины покорили языковые нейросетки, и почему они уже через месяц совершенно точно оставят лично вас без работы. При этом мало кто понимает — а как вообще нейросети вроде ChatGPT работают внутри? Так вот, устраивайтесь поудобнее: в этой статье мы наконец объясним всё так, чтобы понял даже шестилетний гуманитарий!
Солитоны. Модель Френкеля-Конторовой
В физике часто оперируют волновыми функциями с ярко выраженными свойствами частиц. Давно стали обыденными понятия частиц с положительным и отрицательным зарядами и с соответствующим взаимодействием. Широко используют Лоренц-преобразования, когда при увеличении скорости волна-частица сжимается, с соответствующим увеличением полной энергии при приближении к скорости света.
Но можно ли представить простейшую и наглядную модель, из которой выводятся все эти свойства разом?
Одной из таких моделей является модель Френкеля-Конторовой, которую мы рассмотрим в рамках истории теории солитонов.
Третья жизнь пет-проекта по распознаванию рукописных цифр
В этом блогпосте я поделюсь историей о том, как я обновлял свой старенький пет-проект по распознаванию цифр, как делал разметку для него, и почему модель предсказывает 12 классов, хотя цифр всего 10.
Вот ссылка на само приложение, если хочется интерактива сразу.
Самая сложная задача в Computer Vision
У неё нет общего решения. Практически для каждого применения существующие алгоритмы надо тюнинговать, переобучать, или судорожно копаться в куче матриц и дебрях логики.
Статья о том как делать трекинг. Где он используется, какие есть разновидности. Как сделать стабильное решение.
DIY автономный дрон с управлением через интернет. Часть 2 про ПО
А вот схема у продвинутых дронов:
13 хаков для перемены карьеры: как поменять карьеру в декрете и не сойти с ума
Поворот карьеры – штука, в общем, банальная. Почти каждый меняет карьеру несколько раз за жизнь. Но первый раз такой тревожный, что часто вызывает море опасений. Здесь я расставила по полочкам свои приемы и ключевые изменения привычек, которые помогли мне поменять сферу.
Трекинг множества объектов без разметки или как следить за пузырьками во время пенной флотации
Привет, Хабр! Меня зовут Клоков Алексей, сегодня поговорим об алгоритмах компьютерного зрения, обработке видеопотока и методах трекинга множества объектов без разметки (unsupervised multiple object tracking) на примере пузырьков. Методичка будет полезна как опытным специалистам, перед которыми стоит похожая задача, так и начинающим энтузиастам. На основе черновика этого текста и экспериментов получилось опубликовать научную статью в Journal of Mineral and Material Science.
В тексте вы найдете:
— описание домена данных и технологического процесса флотации;
— подход к cегментации множества подобных объектов;
— существующие методы трекинга без разметки;
— подход к одновременному сопровождению множества подобных объектов;
— сравнение качества работы алгоритмов и много демонстраций
DLS проект за три дня или WEB проект по детекции изображений
Цель данного сообщения поделиться своими впечатлениями о написании проекта, от реализации которого я получил долю адреналина и помочь студентам DLS, выбравшим эту тему.
Object Detection. Распознавай и властвуй. Часть 2
В прошлом посте я начал разбираться в двухступенчатых Object Detection моделях и рассказал о самой базовой и, соответственно, первою из них – R-CNN. Сегодня мы рассмотрим другие модели этого семейства: Fast R-CNN и Faster R-CNN. Поехали!
Object Detection. Распознавай и властвуй. Часть 1
Технологии компьютерного зрения позволяют в сегодняшних реалиях сделать жизнь и бизнес проще, дешевле, безопаснее. По оценкам разных экспертов этот рынок будет двигаться в ближайшие годы только в сторону роста, что и позволяет развиваться соответствующим технологиям как в сторону производительности, так и качества. Одним из наиболее востребованных разделов является Object Detection (обнаружение объектов) – определение объекта на изображении или в видео потоке.
Времена, когда обнаружение объектов решалось исключительно путем классического машинного обучения (каскады, SVM...) уже прошли – сейчас в этой сфере царят подходы, основанные на Deep Learning. В 2014 году был предложен подход, существенно повлиявший на последующие исследования и разработки в этой области – R-CNN модель. Последующие его улучшения (в виде Fast R-CNN и Faster R-CNN) сделали его одним из самых точных, что и стало причиной его использования по сей день.
Помимо R-CNN есть еще много подходов реализующих поиск объектов: семейство Yolo, SSD, RetinaNet, CenterNet… Кто-то из них предлагает альтернативный подход, а кто-то развивает текущий в сторону увеличения показателя производительности. Обсуждение почти каждого из них можно вынести в отдельную статью, по причине обилия фишек и ухищрений :)
К изучению предлагаю набор статей с разбором двухступенчатых Object Detection моделей. Умение разбираться в их устройстве приносит понимание базовых идей, применяемых и в других реализациях. В этом посте рассмотрим самую базовую и, соответственно, первую из них – R-CNN.
Поиск объектов на видео с помощью Python
В данной статье хочу рассказать про поиск объектов на видео с помощью Python и OpenCV. Помимо обычных видео, можно использовать и камеры.
Полный код и все исходники можно найти на моем Github.
Данный проект является продолжением моей предыдущей статьи - Поиск объектов на фото с помощью Python. Для того, чтобы не тратить много времени на ее изучение, я распишу весь процесс по новой.
Isaac SDK. Альтернатива ROS от NVIDIA. Краткое руководство
Isaac SDK это современный фреймворк для разработки систем управления роботов, ориентированный на машинное обучение. Isaac SDK появился в начале 2019г. и уже имеет несколько релизов. Разрабатывается фреймворк компанией NVIDIA для своей встраиваемой платформы Jetson и компьютеров с GPU NVIDIA на борту. На другом железе Isaac SDK не поддерживается. Пользуясь тем, что никто еще тут про него не написал, попробую сделать это сам, раз уж имею какой-никакой опыт работы с ним.
Кроме того, совсем недавно вышла новая версия 2020.2. В которой появилось много нового. Примеры будут именно для этой версии.
Information
- Rating
- Does not participate
- Location
- Москва, Москва и Московская обл., Россия
- Date of birth
- Registered
- Activity