Когда YOLO не спасает: как один параметр может испортить всё
История о том, почему в ML побеждают не те, у кого самая большая модель, а те, кто понимает, что они делают.
https://habr.com/ru/articles/943516/
#покер #онлайнпокер #карты #computer_vision #yolo #object_detection #детекция_объектов #разметка_данных #датасет #оптимизация_моделей
Как рёбра графа 3D-сцены помогают LLM отвечать на вопросы?
Привет, Хабр! Меня зовут Татьяна Земскова, я аспирантка МФТИ и младший научный сотрудник команды Embodied Agents лаборатории Cognitive AI Systems AIRI. Областью моих научных интересов является компьютерное зрение для робототехники. Я изучаю, в частности, то, каким образом робот может использовать различные модальности (текст, 3D‑облака точек) для лучшего понимания 3D‑сцены. Сегодня мы поговорим о понимании 3D‑сцены в контексте задач, где требуется одновременно и трёхмерное компьютерное зрение, и обработка естественного языка, а также о том, как представление 3D‑сцены в виде графа с рёбрами помогает в их решении. Главной особенностью графового представления 3D‑сцены является его компактность, поэтому граф можно использовать для сжатого описания 3D‑сцены, подающегося на вход в LLM. Это позволяет получать качественные ответы на вопросы о 3D‑сцене до 5 раз быстрее по сравнению с методами, использующими последовательности изображений для LVLM. Это мы показали вместе с моим научным руководителем Дмитрием Юдиным в недавней работе 3DGraphLLM: Сombining Semantic Graphs and Large Language Models for 3D Scene Understanding , принятой на ведущую конференцию по компьютерному зрению ICCV 2025. Мы предоставляем открытый исходный код метода 3DGraphLLM с инструкциями по запуску, а также публикуем предварительно обученные веса модели на Hugging Face . Это позволяет каждому желающему легко воспроизвести результаты и опробовать все описанные методы на собственных данных. Здесь же хочется подробнее рассказать о новом методе и пути, по которому мы к нему пришли.
https://habr.com/ru/companies/airi/articles/926076/
#графы #llmмодели #scene_understanding #graphs #question_answering #detection #captioning #детекция_объектов
Распознавание орхоно-енисейских рунических надписей методами машинного обучения
Орхоно-енисейские руны — это древнейшая система письма тюркских народов, использовавшаяся с VI по X век на территории Центральной Азии (включая современную Монголию, южную Сибирь и часть Казахстана). Это были надгробные и памятные тексты, выбитые на камне. Они отражают политические, военные и культурные события тюркских племён. Их расшифровка началась во второй половине XIX века и остаётся предметом научных исследований и дискуссий. Исследование символов рунической письменности актуально, так как может помочь в понимании истории и культуры народов этой местности. Интерпретация енисейских надписей с памятников – очень сложная задача. Каменная поверхность разрушена временем, из-за чего символы могут быть плохо различимы. Многие памятники находятся в удаленных, диких местах, где долгий процесс исследования слишком трудозатратен. По этой причине надписи с памятников переносятся на бумажные или цифровые носители для последующей расшифровки. Как отмечал Кормушин И. В. – профессор филологии, тюрколог и алтаевед, перед чтением надписей, необходимо идентифицировать ее символы отдельным этапом. Эта ручная обработка надписей с памятников осложнена не только деформацией самих памятников, но и отсутствием строгой определенности с принадлежностью символов к тому или иному алфавиту. Достаточно распространенной оказалась проблема неточного определения состава рунических символов во многих изданиях XX века. Эти неточности приводят к ошибкам чтения и перевода древних текстов. Поэтому целесообразно автоматизировать этот процесс для повышения точности и скорости определения символов.
https://habr.com/ru/articles/907950/
#компьютерное_зрение #yolo #сверточные_нейросети #классификация_изображений #машинное_обучение #детекция_объектов #руны #древние_цивилизации
BM YOLO: что, если вам не нужно умножать, чтобы распознавать?
Современные технологии глубокого обучения проникают в самые разные области нашей жизни — от автономных автомобилей до систем видеонаблюдения. Однако высокая вычислительная сложность традиционных нейронных сетей остается серьёзным препятствием на пути к их широкому применению на мобильных устройствах и встраиваемых системах. Группа исследователей из Smart Engines представила на международной конференции ICMV 2023 инновационное решение — биполярную морфологическую нейронную сеть YOLO (Bipolar Morphological YOLO, BM YOLO), которая сочетает в себе энергоэффективные вычислительные подходы и проверенную временем архитектуру YOLO для детектирования объектов.
https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/879088/
#биполярный_морфологический_нейрон #YOLO #аппроксимация #детекция_объектов #машинное_обучение #искусственный_интеллект #smart_engines
Работа с YOLOV8. Детекция, сегментация, трекинг объектов, а также подготовка собственного датасета и обучение
Если вам кажется, что начать работу с нейросетями - это сложно, то этот материал для вас! В статье подробно, с примерами кода, разберем основные функции базовой модели YOLOV8 - детекция, сегментация, трекинг объектов, а также создание собственного датасета и дообучение нейросети для работы с собственными объектами!
