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

Всем привет! На прошлых выходных в первый раз позвали поучаствовать в конференции Inside AI в качестве keynote спикера. Такого ещё не было, так что не смог отказаться:)
Конференция была для студентов и доклады во многом ориентированы на них. Как развиваться в специальности, что сейчас актуально (некоторые из докладов в целом даже норм были).
Собственно от меня там два доклада, на основной сцене про выбор между стартапами и крупными компаниями. Что от него ждать и где будут какие задачи:
https://www.youtube.com/live/PXCubPTTPEg?feature=share&t=5595
А на второй сцене коротенький доклад по мотивом статьи про сбор данных - https://www.youtube.com/live/PXCubPTTPEg?feature=share&t=11423 (оригинал статьи на английском тут пару месяцев назад был).

Давно хотел сделать интервью с человеком который хорошо разбирается в современном Face Recognition. Сам я в этой области весьма поверхностно шарю. Плюс-минус знаю ландшафт, плюс-минус знаю какие OpenSource либы брать если надо что-то настроить. Но процессы в крупных FR компаниях для меня - мрак.
Человек который расскажет нам об этом - Андрей. Он известен как организатор треков CV in industry в ODS + один из основателей онлайн дата завтраков. А его компания топ 10 в NIST.
В интервью: насколько большие датасеты нужны, как выстроить инфраструктуру, сколько времени уходит на ресерч, место Face Recognition в современном мире, и.т.д.
https://youtu.be/Q4Fzd7USX8w

Наблюдение последнего месяца. ML-щики, которые разъехались по СНГ и окрестностям часто жалуются на то что стало сложнее общаться. Исчезли привычные митапы и тусовки. Конференций тоже меньше.
У меня собралось немного инфы про то как устроены ML тусовки в нескольких странах. В этом посте расскажу что знаю + пара универсальных подходов. Если кто-то сможет что то добавить - буду рад. У меня нет инфы по Грузии/Турции/Узбекистану/Таджикистану/Азербайджану.

0) Универсальная тусовка которая проходит каждую среду в 10 утра по Москве - онлайн дата завтрак. Дискорд сервер - https://discord.gg/sZkePhaWSZ . Так же, достаточно универсальным местом с кучей анонсов локальных тусовок является ODS (Slack и немного в Matrix).
1) Армения. Тут все просто. Главный чат, где будут анонсы всех ML-движух - https://t.me/+TosinG3QPJMTwRdN . Чат на английском. Кроме того, есть ODS-овская группа посвященная датазавтракам - https://t.me/ods_yvn
2) Казахстан. Главный чат - https://t.me/main_ds_kz . Так же есть полезный бот в телеге @databek_bot (через него можно войти в аналог местного ODS-комьюнити)
3) Кыргызстан - https://t.me/DataScienceChatBishkek Все местные события более-менее тут анонсятся
4) Сербия - @ods_ns датазавтраки в НовиСаде. Есть чатики про разработку на английском, но это лучше спросить в чате датазавтрака.
5) Дубайский чат датазавтраков - https://t.me/ods_breakfast_dubai

Ещё в августе Илья и Саша пригласили меня в свой подкаст "ИИ Что?". Поговорили долго, много тем подняли. Но из-за технических сложностей, а потом и логистических, подкаст свели только что. И, хотя в ML актуальность у сказанного уходит достаточно быстро, тут пока что все вполне актуально. Спасибо ребятам за классные вопросы!
https://youtu.be/HpOZ5h8cz68

Давно хотел потестить Hailo-8. И наконец добрался до него. Правда удаленно, по SSH. Спасибо ребятам из dannie.cc что прокинули доступ.
Платформа классная, лучше того что я ожидал. Не без странностей и не без приколов. Но супербыстрая для своей цены + с реально хорошим ПО вокруг неё. Как всегда, таблица с итоговым результатом по ссылке из видео. Плюс добавил в свою статью по платформам на медиуме.
https://youtu.be/kfnz8kB2FLA

Сделал интервью с легендарным Ternaus'ом о его стартапе. Мне всегда нравиться разговаривать с стартапами на ранних стадиях и сравнивать с тем что выходит потом. Надеюсь, что и вам будет интересно. Поговорили о том как генерировать сейчас изображения, как это заменяет поиск изображений в гугле, насколько легально использование изображений из интернета, и многое-многое другое.
https://youtu.be/Lrij16XzueY

Разборы статей у меня на канале появляются редко. Но иногда без них не обойтись!
На прошлой неделе вышла статья "Robotics Transformer" от Google. На первый взгляд все выглядит как "для роботов ничего не надо больше обучать!". Кажется что после выхода статьи мне написало об этом уже человек 10.
Но так ли это? Правда ли это универсальное решение?
Решили обсудить это с Василием - https://youtu.be/QHuTEmh_HyI

Всем привет!
Давно хотел написать эту статью. Но она настолько большая, что не хватало сил + пришлось долго продумывать логику. В ней я расскажу о том какие задачи в Retail связаны с распознаванием товаров, какие общие подходы к их решению, как за счет задачи оптимизируется качество. Статья на Medium (не забывайте ваши хлопочки), а в комментах ссылка на хабр.
https://medium.com/@zlodeibaal/computer-vision-and-goods-recognition-ebfae3200375

Специально к новому году записал ещё одно классное интервью - https://youtu.be/dvOAlTmvh1k
На этот раз с Арсением, автором канала "partially unsupervised" (https://t.me/partially_unsupervised).

Арсений уже давным-давно пропагандирует использование Copilot в разработке. А в последнее время много постил и про ChatGPT. Пообщались на тему куда это все заведет и как оставаться компетентным разработчиком в будущем. Останется ли специальность, и какие стороны надо развивать чтобы остаться специалистом.