Когда к вам приходит заказчик с проектом в Computer Vision - очень важно вытащить из него как можно больше информации. Не упустить ничего из его задачи. Ведь каждое дополнительное слово может изменить цену работы в 2-3 раза.
Так что лучше иметь стратегию на такую беседу с самого начала.
У меня были аналогичные статьи на русском, но сейчас свел в одну и сильно заапдейтил. По сути - опросник на тему "что спрашивать заказчика когда собираешь информацию по новому проекту". От задачи до бека.
https://medium.com/p/3a9f08355e76

Вчера услышал про новый Yolov6. Немного потыкал в него. А сегодня по быстрому его ещё с двумя людьми обсудил. Чтобы не повторяться, решил записать небольшое видео с мыслями: насколько это полезно, имеет ли смысл тащить его сейчас в прод. Ну и все такое;)
https://youtu.be/GJ0lVOE3a7c

Ребята из Dannie (их канал) пригласили на свой подкаст поговорить про embedded устройства в Computer Vision. Первый подкаст где участвую!:) По мне получился интересный разговор на стыке разных специальностей и способов построения продуктов.
https://electronicsnews.mave.digital/ep-3
(в комментариях добавил ссылку на пост, там выложен сам файл + несколько других платформ подкастов)

Не прошло и двух недель, как вышел Yolov7. Все как и два года назад, когда yolov4 вышел дуплетом с yolov5.
Но тут ситуация не так однозначна. Скорее работы сфокусированы чуть на разных аспектах. И преимущество скорее у Yolov7, так как в своем аспекте они выглядят перспективнее.
Пробовал уговорить автора на интервью, чтобы поговорить про Yolo и их судьбу, но не получилось (Алексей не очень такое любит):(
Так что решил сделать ещё одно небольшое видео.
https://youtu.be/ya6KNs9Mc8Y

Видео про yolov7 было приятным воскресным разнообразием. А теперь перейдем к хардкору:)

У меня дома лежит много плат для Computer Vision. И один из приколов этих плат - они с годами становятся только лучше 🍷...
Все больше софта для конвертации, все больше поддержки. Короче смотрел я на это и решил. Сделаю по всем этим платам:
1) Актуальное на 2022 сравнение. Где сравнивался бы не только performance, но и удобство работы, области применения, и.т.д.
2) Актуальный гайд по использованию.

Сегодня у меня лежат дома: Google Coral, Khadas Vim3, Jetson Nano, Raspberry PI, Myriad X, k210, RockPi 3A. И в целом можно взять потестить MAIX-II, Hailo8 у знакомых.
Чем больше будет фидбека - тем дальше зайдем:)

И чтобы начать бойко - сразу 2 видео!
Google Coral - https://youtu.be/hMnzSk35lSU
Khadas VIM3 - https://youtu.be/ii-KpD-KdYw

Кроме того есть статья про сравнение (пока черновик, как будет 5-6 плат выложу на Medium) - https://telegra.ph/Computer-Vision-boards-in-2022-07-07
И табличка для быстрого просмотра - https://docs.google.com/spreadsheets/d/1BMj8WImysOSuiT-6O3g15gqHnYF-pUGUhi8VmhhAat4/edit#gid=0

Продолжаю тему плат для Computer Vision. Сегодняшнего нашего героя знают все. И не зря, ведь запустить можно почти любую сеть. В несколько кликов!
Приятная цена, простота разработки... А есть ли какие-то "Но"?
Поехали!:)
https://youtu.be/EE2x3BhxubA

Сделаем небольшой перерыв от плат. По крайней мере на недельку. И поговорим про странные способы собирать датасеты;)
https://youtu.be/C42jBifu81U

Последние пару месяцев я грустил на тему CVAT (даже в прошлом видео есть пол фразы на эту тему). Его разработка была заморожена (прекращение активности Intel в России), репозиторий прекратил развиваться, а онлайн сервера отвалились. CVAT - это самая часто используемая платформа разметки среди фирм с которыми мы работаем. Было бы обидно потерять этот проект.
Но команда пересобралась и перезапустила проект c помощью opencv.ai (сегодня релиз!). Мне повезло, и ребята согласились дать небольшое интервью на тему того как это вышло, куда дальше все будет двигаться и как Cvat будет развиваться. Не поленитесь и зайдите на Product Hunt поддержать ребят. Им будет приятно. (ссылка в комментариях)
https://youtu.be/RDMmB_d2hJE

Кажется, что Intel'овские флешки для нейронок - одни из первых доступных NPU юнитов. Очень простые и юзабильные, во всех своих проявлениях. Но немножко устаревшие. Давайте поговорим подробнее, насколько они хороши в 2022 году - https://youtu.be/ATaYQ3FBFxk

Наконец добрался до огненной платы. До сих пор я только консультировал проекты с RockChip платами. И знаю много хейта про них. Но руки чесались потыкаться самому. И да, все ровно так как и чувствовал: ДЕШЕВО, БЫСТРО, КРИВО. Если вы любите загадки и незапланированные уроки китайского - эта плата для вас. Но если вы все пройдете - она вас вознаградит. В комментах дополнительное видео про разработку на платформе.
https://youtu.be/Sadmw6Rrj1Y

В последнее время меня как-то очень часто расспрашивали про разные подходы к формированию датасетов. Решил немного рассказать про наш опыт и я вижу текущую ситуацию.
https://medium.com/@zlodeibaal/all-the-ways-to-acquire-and-label-data-in-2022-eda989aa7353
З.Ю. - не забывайте ваши хлопочки;)

Одна из тем которые мне любопытны - различные подходы для поиска "проблем в моделях". Я уже несколько раз натыкался на такие стартапы. И мне всегда было любопытно пообщаться на предмет применимости всей этой темы. Сегодня небольшое интервью на эту тему.
https://youtu.be/LOcekx4Qku4
Плюс, я думаю потихоньку возвращать практику таких небольших интервью. Если у вас интересный стартап и хотите рассказать про него не боясь неудобных вопросов - пишите;)

Нашел время потыкаться в Stable Diffusion (чем-то полезно свалиться с простудой). Мне кажется что никакой Америки в этом видео я не открываю, просто небольшой обзор на тему того с какой стороны к этой штуке подступаться. Какие есть репозитории, как запустить, что делать чтобы какой-то результат вышел. На английском таких видео уже масса, да и сил сделать его каким-то классным из-за простуды нет, так что будет для разнообразия на русском.
https://youtu.be/qrrW3WuzGsE

В моей серии сравнения девайсов не хватало Jetson Nano. Так что записал небольшое видео про него и затестил по тому же протоколу. Мне кажется что накопилось уже неплохо девайсов чтобы сделать отдельную статью. И да. Если знаете что-нибудь интересное что я не упоминал и что надо обязательно ещё потестить - пишите.
https://youtu.be/ja7HPgJWcg4

Скомпоновал статью из всех тех видео которые делал в последние месяцы. "Как в 2022 году выбрать плату для Computer Vision". Добавил туда список тех плат которые не тестировал, но которые доступны. Немножко переработал табличку, и.т.д. Если вдруг я забыл какие-то платы - пишите в комментариях! Если статья соберет много хлопочков - сделаю версию на русском на Хабре;)
https://medium.com/@zlodeibaal/choosing-computer-vision-board-in-2022-b27eb4ca7a7c

Как и обещал - перевел статью на русский. Немного поправил и пофиксил какие-то мелочи.
https://habr.com/ru/company/recognitor/blog/688346/

Тут число подписчиков на Youtube дошло до какого-то +- круглого значения (2500 человек), решил сделать по этому поводу небольшой пост с статистиками прикольными, мыслями как развивается этот канал и соображениями что с ним дальше будет;)
Короче пятничный оффтоп.
https://telegra.ph/Neskolko-slov-pro-blog-i-vokrug-09-16

Мой бывший коллега сейчас занимается стартапами в Нидерландах. Возможно это будет кому-нибудь интересно, если есть идеи для стартапа на руках/открытый шенген(или желание его быстро открывать).
https://telegra.ph/EHkspress-sposob-pereezda-v-Niderlandy-dlya-IT-specialistov-09-24

Потихоньку собралась небольшая статья про то где затерялась производительность у многих Computer Vision решений. В первую очередь статья скорее про Edge, но в реальности все это достаточно общее. Куда в первую очередь посмотреть чтобы найти потерянное;)
https://medium.com/@zlodeibaal/bottlenecks-in-embedded-computer-vision-f546737e0f