🤗 A Dive into Vision-Language Models

https://huggingface.co/blog/vision_language_pretraining

@machinelearning_ru

Как организовать работу над ML-экспериментами с помощью MLflow

Ребята из VK Cloud и Karpov.Courses в своей статье на Хабре рассказали, как выстроить MLOps-подход в облаке. А именно:

- Что могут инструменты JupyterHub и MLflow в облаке;
- Как использовать их для MLOps на практике (на примере Cloud ML Platform);
- Какую последовательность действий по выстраиванию MLOps рекомендуют авторы.

Читать дальше

@machinelearning_ru

⚽️ EA’s Gaming AI: Incredible Juggling Skills!

Видео: https://www.youtube.com/watch?v=L5KOQkZOusE

Статья: https://www.cs.ubc.ca/~van/papers/2022-SIGGRAPH-juggle/index.html

@machinelearning_ru

Идентификация круглых печатей на изображении

Анализ данных, получаемых при обработке изображений — популярная тема среди разработчиков и аналитиков. Я поделюсь опытом применения преобразования Хафа для поиска окружностей на страницах сканированных документов.

Идея обратиться к идентификации геометрических объектов на изображении родилась при решении задачи поиска фальсификата в pdf файлах.

В период пандемии многие организации перешли на особый режим работы, личное взаимодействие с клиентами снизилось, поменялись бизнес-процессы. Изменения коснулись оформления первичных документов, чаще стали встречаться скан-копии файлов со вставленными подписями и печатями в виде отдельных картинок. Для оценки объема и формирования пула соответствующих документов потребовалось создать инструмент, способный «просмотреть» более 20 Гбайт файлов на предмет наличия указанных отклонений.

Задача:

Идентификация наличия круглых печатей на странице сканированного документа.

Реализация:

Python OpenCV (версия 4.6.0) – open source библиотека компьютерного зрения.

▪ Читать

@machinelearning_ru

Google’s Video Editor AI: Absolute Magic!

https://www.youtube.com/watch?v=G1dXEM_7lh8

Dreamix: Video Diffusion Models are General Video Editors: https://dreamix-video-editing.github.io/

@machinelearning_ru