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

А вот вам замечательное видео на пятницу. Роскошное интервью о том как выстраивать систему сбора данных, автоматизировать обучение новых задач и файнтьюнинг старых. Не все решается современной математикой и нейронными сетями. Часто для успеха надо просто все подумать и написать правильную логику процессинга.
Наслаждайтесь.
https://youtu.be/W_UshPAsD18

Меня очень часто спрашивали на тему того "а какое адекватное сообщество по DS есть на русском?". Это был сложный вопрос, особенно последний год. Как бы понятно, что основное сообщество ODS. Было много проблем и странностей, понятно. Но год назад все поменялось. ODS начал разваливаться. Туда стало почти невозможно зарегистрироваться, отвалилась история. Админы попробовали перевести его в Matrix. Идея хороша, но клиент Elements крайне неприятный. И народ туда не начал переезжать сам. А организация - не сильная черта ODS.
Это я к чему. Судя по всему Slack удалит ODS меньше чем через месяц. Но какого-то движа к переводу в Matrix так и не пошло. Плюс вскрылись прочие неприятные моментики (чтобы не захламлять пост ссылка на это в первом комменте). Я надеюсь ODS все же откроет регистрацию до тех пор.
Но в целом ущербность ODS ощущалась уже всеми. И последние пол года начали появляться сообщества его замещающие. Особенно последние 3 недели. В этом посте я попробую сделать небольшую подборку. А в будущем буду пробовать её апдейтить.
1) Собственно сам ODS, и ссылка на то как пробовать попадать внутрь - https://ods.ai/tracks/odsmatrix101
2) Некоторое время назад я рассказывал какие сообщества есть для живого общения. И одним из них был Data Breakfast в дискорде - https://discord.gg/sZkePhaWSZ. Оно скорее акцентируется на живом общении, но там есть некоторая составляющая и комьюнити. Единственный минус - я не фанат дискорда когда сообщений слишком много. Все же это говорилка.
3) В интервью с Владимиром, которое было пару месяцев назад он рекламировал свое сообщество - https://discord.gg/XRGFBGfrCE. Это не прямая замена ODS. Оно скорее на стыке ML и стартапов. Мне интересно его читать, но народу там пока мало.
4) Самый перспективный наследник ODS, которому всего 2 дня, но там уже 2к человек - https://singularis.ai/ . В качестве админов там множество админов из ODS. Читающие мой канал регулярно могли видеть минимум двух из них тут:) По сути попытка скопировать ODS 1*1. Ссылку с сайта они забывают апдейтить. Вроде вот эта должна работать - https://join.slack.com/t/singularis-ai/shared_invite/zt-1tb3z66pd-mHtqfGOIBQFz7MpeeYM_bg

Несколько каналов в телеге. Меня угнетает как сейчас сделаны сообщества в телеге, но надеюсь что со временем и треды появятся и прочие плюшки. Я не читаю эти сообщества, но наверное, для полноты следует их сюда добавить. Я уверен что что-то ещё забыл (видел пару чатов месяц назад), так что пишите, добавлю:

5) https://t.me/betterdatacommunity
6) https://t.me/cleandatascience
7) https://t.me/sberlogadataclub

8) Есть ещё какой-то частный чат на RocketChat, который позиционирует себя как наследних ODS, но я даже не регался там - https://ods-chat.ru/home

Собственно 2-4 это рекомендации от меня. А остальные - вполне легитимные варианты.

Давно хотел записать небольшое видео с базовой терминологией по юридическим рискам вокруг Computer Vision. Какие лицензии лучше всего брать. Какие ухищрения существуют при работе с GPL-3 лицензией, и почему их лучше избегать. Какие сюрпризы вам могут готовить данные. Я бы сказал что после 3-4 лет работы в теме это все становится само по себе разумеющееся. Но я знаю много новичков которые на эту тему совсем не задумывались. А потом внезапно находят проблемы в коде. Поехали!
https://youtu.be/8P7vYImzjUY

Чуть больше года назад я выпускал статью про Action Recognition на хабре. За год достаточно много устарело, так что решил её перевести для Медиума и заапдейтить. Кажется, что через год качество и простота работы с пониманием видео очень сильно вырастет для повседневных применений.
https://medium.com/@zlodeibaal/action-recognition-in-the-wild-9eb7f12b4d12

Как я и писал на несколько постов выше - ODS кончился с концами.
Миграции в Martix не случилось, он такой же неудобный как и был, инвайтов нет. Помянем.

Артём (админ Singularis) сделал хорошую штуку, и попробовал собрать все каналы и чаты по ML в один список. Тут есть много из того что у меня не проскакивало, так что продублирую: https://www.notion.so/41c84831441c4f1d818777557d2927d4?v=861dc6ad9c1e4681a8f23528bc654e35

Когда только-только начали появляться нейронные сети для генерации изображений у меня начала появляться надежда. Что когда-нибудь технология дойдет до той стадии что делать блокбастеры смогут школьники на коленках. Не то, что я бы хотел смотреть такие блокбастеры. Но у меня была надежда что инди-разработчики смогут выпускать фантастику которая осталась за бортом современного кинематографа. Конечно, даже сейчас можно найти такие проекты. Kung Fury, BLOOD MACHINES, Moon, etc. Но это проекты на которые собирают деньги всем кикстартером, которые производятся по классической технологии. Очень высокая цена эксперимента. Нельзя сделать слишком сложные сцены, ограничение по декорациям, качестве игры актера, и.т.д...
Но я вырос на хорошей фантастике! Я хочу увидеть и "Джека-из-тени", и "Пламя над бездной", и "Дом в котором..." и десятки других книг. Причем, желательно, в 2-3 прочтениях:)
Каждый раз когда появлялись какие-то новые технологии я думал: "ну что ж, пока ещё нет". Завсегдатаи блога может быть помнят статью где я размышляю что походу стек уже частично появился, но сил ещё много надо. С появлением Stable Diffusion все стало сильно ближе. Но было понятно, что будущее ещё не тут. Control Net? Я много экспериментировал с ним, но все же для видео его очень сложно использовать. Он нестабилен, нужны съемки на белом фоне, и.т.д. Да, уже были небольшие видео с ним снятые, но пока ещё не достаточно сильные.
Вчера Runway выпустили таки в массовое тестирование Gen-1. И это ближе чем что бы то ни было.
Да, генерация стоит дорого (ждем OpenSource аналогов). Да, пока что ограничение по 3 секунды (и я не уверен с стабильности стиля на соседних фрагментах). Но и то и то будет решено в течении года-двух. А будущее можно увидеть уже сейчас. Короче, я в восторге куда больше чем от GPT-4

На прошлой неделе обещал сделать видео по своей статье о Action Recognition. Попробовал в 5 минут сделать краткий обзор статьи и проговорить логику решения задач в общем случае.
https://youtu.be/VKhKoY7QoRs