·компьютерное зрение
CV на edge-устройствах: Raspberry Pi, Jetson Nano
Сравнение Raspberry Pi и Jetson Nano для компьютерного зрения на edge: преимущества, ограничения и практические советы по оптимизации моделей.
Читать публикацию
IT Загрузка..
Мы просто и по делу рассказываем про ИИ-инструменты для работы: сравнения, пошаговые гайды, бесплатные альтернативы и реальные сценарии применения. Помогаем выбрать между ChatGPT, Gemini, Claude, локальными моделями и десятками узкоспециализированных сервисов — от дизайна и HR до аналитики и SEO. Меньше хайпа, больше практики и экономии времени каждый день.
·cv
Деплой CV-модели в продакшен: Flask, FastAPI, ONNX
Выбор между Flask, FastAPI и ONNX для продакшен‑деплоя CV‑моделей: скорость, масштабируемость и практический стек (Docker, Nginx, Kubernetes).
Читать публикацию
·аннотация изображений
Аннотация изображений: инструменты и best practices
Обзор инструментов (CVAT, Label Studio, LabelImg, коммерческие сервисы) и best practices: guideline, QA, автоматизация и версионирование датасетов.
Читать публикацию
·data augmentation
Data Augmentation для CV: техники и инструменты
Краткий обзор техник Data Augmentation в Computer Vision: базовые и продвинутые методы, риски и популярные инструменты (Albumentations, Torchvision, CutMix).
Читать публикацию
·COCO
Датасеты для CV: COCO, ImageNet, OpenImages
Краткое сравнение COCO, ImageNet и OpenImages: какие задачи покрывают, что внутри и практические советы для ML/CV-инженера.
Читать публикацию
·nerf
3D Computer Vision: NeRF и Gaussian Splatting
Обзор NeRF и 3D Gaussian Splatting: принципы, плюсы, минусы и области применения — от AR/VR до digital twins и e‑commerce.
Читать публикацию
·video understanding
Video Understanding: анализ видео нейронными сетями
Обзор Video Understanding: задачи, архитектуры (Video Swin, TimeSformer, ViViT), датасеты (Kinetics, UCF101) и области применения в безопасности, ритейле и медицине.
Читать публикацию
·super resolution
Super Resolution: увеличение разрешения с помощью AI
Краткий обзор Super Resolution: как AI повышает разрешение изображений, основные методы (CNN, GAN, Transformer) и области применения — фото, видео, e‑commerce, игры.
Читать публикацию
·inpainting
Inpainting и Outpainting: редактирование изображений AI
Краткий обзор inpainting и outpainting: как AI дорисовывает и исправляет изображения, где эти инструменты полезны и какие у них ограничения.
Читать публикацию
·controlnet
ControlNet: точное управление генерацией изображений
Краткое объяснение ControlNet: как технология добавляет контроль к diffusion‑моделям и зачем это нужно для дизайна, геймдева и e‑commerce.
Читать публикацию
·stable diffusion
Stable Diffusion под капотом: как работает модель
Техническое объяснение Stable Diffusion: шум/денойзинг, latent space, роль U-Net, samplers и CFG; почему модель эффективна и популярна.
Читать публикацию
·генерация изображений
Генерация изображений: VAE, GAN, Diffusion Models
Краткое сравнение VAE, GAN и Diffusion Models: принципы работы, плюсы и минусы, области применения и причина лидерства diffusion-моделей.
Читать публикацию