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.

Всех с Новым Годом!
Пост сбора статистики. Хотелось бы понять кому что интересно/у кого есть какие идеи для статей/видео. Собственно несколько вопросов для раскачки:
1) Что интереснее, ради чего читаете? Интервью, видео с общими мыслями, видео с обзорами статей, мои статьи или обзоры железок? (снизу прикреплю опрос)
2) Какие темы ещё было бы интересно чтобы я осветил?
3) Какая частота постов норм? В целом я обычно не задерживаю контент и выкладываю когда делаю. Из-за этого есть некоторая неравномерность. Когда есть больше времени - делаю больше, когда меньше - меньше. Что думаете?
4) Хотели бы чтобы я взял интервью у кого-нибудь из тех у кого уже брал? У кого?
5) Какие бы форматы были ещё интересны (однажды я проводил стрим, мб какие-то ответы на вопросы, мб небольшие заметки, мб обзоры стартапов)?

Сегодня будет обзор на забавную AI-камеру. Я уверен что таких устройств будет в ближайшем времени все больше и больше. Но пока аналогов "из коробки я не знаю".
Изначально я думал сделать обзор скорее как на ещё одну плату, но в итоге сместил фокус видео
https://youtu.be/cflUk6zlLIk

Уже пару дней как было понятно что выйдет Yolov8. Так что я подготовился. Ничего необычного, просто небольшая напоминалка что не надо бежать и вставлять её всюду прямо сейчас. Но да, скорее всего +немного вариативности + немного точности + немного стабильности + сегментаторы из коробки. Короче немного небольших улучшений которые гордо называются Yolov8. Но, конечно, приятно что все улучшается.
https://youtu.be/CJFaS6T6nqU

Сделал немножко смехуёчков. А заодно можете подписаться там;)
https://www.linkedin.com/posts/maltsevanton_basically-any-yolon1-vs-yolon-comparison-activity-7021021466506768384-y7Se?utm_source=share&utm_medium=member_desktop

Сегодня скину немножко не своего. Что делаю редко. Но мне кажется что это очень важное исследование, которое прошло мимо сообщества, одна из немногих попыток разобраться "а помогает ли распознавание лиц в обеспечении приватности". В странах где такие исследования являются нормой жизни никто не делал такие системы. А в Китае такое исследование, очевидно, никто делать не будет.
Понятно, что на текущий момент это все борьба с ветряными мельницами. И за авторов немного страшно. Но я надеюсь что когда-то эти результаты помогут переосмыслить необходимость всего этого безумия в недалеком будущем.

Немного контекста:
Последние три года в Москве вводят системы распознавания лиц которые работают везде. На подъездах, в метро, на митингах. У себя на канале я уже рассказывал про это, как это работает и почему это плохо. Формально вся эта деятельность прикрывается как "экспериментальный проект". Но нет никаких отчетов ни по эффективности, ни по негативной составляющей. Если смотреть публичное поле, то единственные упоминания этого проекта - задержание за нарушение ковидных ограничений + поиск митингующих.
Авторы исследовали доступную статистику и попробовали подступиться к вопросу "а повысило ли это все безопасность хоть чуть-чуть". Данных мало, но единственное что можно сказать по ним "на текущий момент в публичном поле нет ни единого доказательства повешения безопасности". Ресерч представлен в качестве круглого стола в МГД. Собственно записи на этот стрим прилагаю. Понятно, что депутаты которые туда пришли в большей части оппозиционные. Понятно, что из пользователей системы никто на этот круглый стол не пришел. Но само происходящее помогает немного погрузиться во все это.

Полный стрим: https://www.youtube.com/watch?v=VV6vZNxo91w (В комментах накидаю таймкодов)
Краткая выжимка: https://www.youtube.com/watch?v=v3mrR7YfMwU

Давно не было видео на русском. И я нашел одну тему на которую можно. Мне кажется она уже стала притчей. Про неё регулярно говорят. И, если честно, я частенько это наблюдаю сам.
Кто-то называет это "токсичность", но на мой взгляд правильнее это называть "не умение дать негативный фидбек". Такой фидбек очень нужен когда вы что-то пытаетесь улучшить и указать на недостатки текущего продукта. Как это сделать аккуратно и не вызвать отторжения? Попробовал немного рассказать почему это важно и как к этому подстроиться.
Думаю что много людей могут рассказать свой экспирианс на эту тему и много чего добавить в комментарии!:)
https://youtu.be/FWL7nDiqJBk

Добрался до платы MAIX-III. Она до меня добралась ещё до нового года, но тесты как-то не быстро шли. В целом, виден тренд - все становиться быстрее, дешевле и удобнее. Да, есть некоторые проблемы и странности, но сдвиг в парадигме "надо сделать удобно" - был.
Плата интересная, но, безусловно, не топовая. Подробнее в видео.
https://youtu.be/3q89nC_tHE0