·компьютерное зрение
Медицинская диагностика с помощью CV: примеры
Краткий обзор практических кейсов применения Computer Vision (CV) в радиологии, онкологии, офтальмологии, дерматологии и патологии.
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.
·компьютерное зрение
Автономные автомобили: как работает CV в Tesla и Waymo
Сравнение подходов Tesla и Waymo в компьютерном зрении для автономных автомобилей: vision-only против мультисенсорной архитектуры, плюсы и минусы.
Читать публикацию
·computer vision
Computer Vision для промышленности: кейсы применения
Кейсы применения Computer Vision в промышленности: контроль качества, сортировка, предиктивное обслуживание, безопасность и роботизация.
Читать публикацию
·depth estimation
Depth Estimation: вычисление глубины на изображении
Краткий обзор Depth Estimation: что это такое, как получают depth map и где применяется (автопилоты, робототехника, AR/VR, мобильная фотосъёмка).
Читать публикацию
·pose estimation
Pose Estimation — определение позы человека
Краткое объяснение pose estimation: как нейросети находят ключевые точки тела, основные подходы (2D/3D), применения и сложности; инструменты OpenPose, MediaPipe, MoveNet.
Читать публикацию
·ocr
OCR: извлечение текста из изображений — обзор инструментов
Краткий обзор OCR: Tesseract, Google Cloud Vision, ABBYY, Azure и онлайн-сервисы; где применяются и как улучшить точность распознавания.
Читать публикацию
·face recognition
Face Recognition: как работает распознавание лиц
Краткий обзор этапов Face Recognition: детекция, выравнивание, извлечение векторов и сравнение; роль нейросетей, liveness и риски приватности.
Читать публикацию
·sam
Сегментация изображений: Segment Anything Model (SAM)
Краткое объяснение Segment Anything Model (SAM) от Meta: универсальная zero-shot модель для быстрой сегментации объектов и ускорения разметки датасетов.
Читать публикацию
·yolo v11
Детекция объектов: YOLO v11 — полный гайд
Обзор YOLO v11 — архитектура для детекции объектов в реальном времени: применение, обучение, pipeline и ключевые метрики (precision, recall, mAP, FPS).
Читать публикацию
·resnet
Классификация изображений: ResNet, EfficientNet, ViT
Сравнение ResNet, EfficientNet и ViT: отличия, сильные стороны и сценарии применения при ограниченных ресурсах или больших данных.
Читать публикацию
·opencv
OpenCV: установка и первые шаги — туториал
Короткий практичный старт по OpenCV: установка, проверка, чтение/показ изображения, resize, grayscale и сохранение результата.
Читать публикацию
·свёрточные нейронные сети
Свёрточные нейронные сети (CNN): принцип работы
Краткое объяснение принципа работы свёрточных нейросетей (CNN): свёртки, пулинг, слои и примеры применения в компьютерном зрении и медицине.
Читать публикацию