💻Postgres Professional обновила бесплатный курс по администрированию PostgreSQL 16

Компания Postgres Professional заявила о выпуске обновлённого курса по администрированию свободно распространяемой СУБД PostgreSQL. DBA-1 представляет собой базовый курс для администраторов PostgreSQL, разработанный специалистами Postgres Professional. Материал доступен для самостоятельного изучения на сайте разработчиков и в авторизованных учебных центрах.

@machinelearning_ru

🖥 Deep Java Library — это высокоуровневая open-source библиотека Java для ML и Deep Learning

DJL — это удобная библиотека машинного обучения для языка Java, особенностью которой является зоопарк моделей (Model Zoo), позволяющий получить готовую модель по описываемым параметрам из списка доступных моделей. Также имеется возможность создать свою модель, сохранить на диск и загрузить для дальнейшего использования.

🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Примеры использования
🟡 Обзор DJL

@machinelearning_ru

🌟 Shape of Motion: Построение динамических 3D-сцен по видео.

Shape of Motion представляет динамическую сцену как набор 3D-гауссианов, перемещающихся и вращающихся во времени.

Движение каждого элемента сцены параметризуется как линейная комбинация компактного набора базисных движений SE(3), что дает возможность разделить сцену на группы, движущиеся как жесткие тела.
Преодоление неоднозначности реконструкции достигается с помощью низкоразмерных структур 3D-движения через базисы SE(3) и комплексный набор априорных данных, на основе монокулярных карты глубины и долгосрочных 2D-треков.

Процесс финального построения 3D-сцены основан на комбинации статических и динамических гауссианов, с учетом прогноза реконструкции для цвета, глубины и масок и синтезированной согласованности этих соответствий во времени.

На тренировочном наборе данных (Iphone dataset, набор видео размером ~ 300GB) были построены более 40 тысяч динамических и более 100 тысяч статических гауссианов, 20 базисов SE(3).
Время обучения на 1хGPU A100 с использованием оптимизатора Adam разрешением 960x720 составило чуть более 2-х часов при скорости рендеринга 40 кадров в секунду.

По результатам тестов в процессе обучения, Shape of Motion показал хорошие результаты по качеству и консистентности построения сцен.
Однако, метод все еще требует оптимизации для каждой конкретной сцены и не может обрабатывать значительные изменения ракурса камеры. Также установлена критическая зависимость от точных параметров камеры и пользовательского ввода для создания маски движущихся объектов.

▶️Локальный запуск Shape of Motion:

# Install via conda

conda create -n som python=3.10
conda activate som

# pip install 

pip install -r requirements.txt
pip install git+https://github.com/nerfstudio-project/gsplat.git

python run_training.py --work-dir <OUTPUT_DIR> --data:<DATA> --data.seq-name <DATASEQ_NAME>

👉Препроцессинговая обработка (построение карт глубины, маскирование объектов, 2D трекинг и оценка камеры) выполняется сторонними библиотеками. Внимательно ознакомьтесь с документацией

👉Лицензирование: MIT


▪Страница проекта
▪Arxiv
▪Датасет на GDrive
▪Github [ Stars: 365 | Issues: 2 | Forks: 18]


@ai_machinelearning_big_data

#AI #4D #ShapeOfMotion #ML