Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
AnyDoor - новый генератор изображений на основе диффузии, который может гармонично вписывать любые объекты в новые сцены в указанных местах.
Модель, обучена на видео и понимает разные ракурсы и освещения объектов, чтобы вписывать изображения в любой новый план с новым освещением и камерой.
pip install git+https://github.com/cocodataset/panopticapi.git
pip install pycocotools -i https://pypi.douban.com/simple
pip install lvis@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖼️ DDColor: Towards Photo-Realistic Image Colorization via Dual Decoders 🔥
DDColor - инструмент для естественной колоризации изображений.
Обширные эксперименты показывают, что DDColor превосходит все существующие современные разработки на бенчмарках.
🖥 Code: github.com/piddnad/DDColor
📚 Paper: arxiv.org/abs/2212.11613
🌟 Colab: https://github.com/camenduru/DDColor-colab
@ai_machinelearning_big_data
DDColor - инструмент для естественной колоризации изображений.
Обширные эксперименты показывают, что DDColor превосходит все существующие современные разработки на бенчмарках.
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Заметки Computer Vision инженера
На Хабре не писал уже давным давно. Как-то сейчас получается что проще сделать видео или небольшую узкоспециализированную статью на медиуме. Но какую-то длинную и сложную мысль с большим числом отсылок однозначно надо публиковать на Хабре. Собственно некоторое суммирование о всех больших моделях про которые я говорил на своём канале с весны решил сделать - https://habr.com/ru/companies/recognitor/articles/786646/
В тексте обзор + немного мыслей о том куда это все идет. Сейчас явно не волна хайпа на тему "ресерчеры не нужны", но кажется что тема иногда витает в воздухе:)
В тексте обзор + немного мыслей о том куда это все идет. Сейчас явно не волна хайпа на тему "ресерчеры не нужны", но кажется что тема иногда витает в воздухе:)
Forwarded from ML for Value / Ваня Максимов (Ivan Maksimov)
GPT-4 не особо впечатлил меня
Весь прошлый год хайповали LLM-ки и GenAI. Которые вроде крутые, но в массовое внедрение в бизнесы пока не вошли. Шок, но даже массовой замены поддержки на ChatGPT пока не случилось
В это же время мимо меня прошел релиз DINO-v2 🦕
И вот он уже очень меня очень удивил
Self Supervised Learning на картинках
Вдумайтесь: мы просто показали нейронке картинки без лейблов, аннотации текста и вообще чего-то еще, и получилось выучить SOTA фичи! Бьет даже OpenCLIP в zero-shot сетапе
Широта применения
Работает для классификации, сегментации, оценки карты глубины и кучи других задач
В общем, я бы ставил на подобные self-supervised encoder модели для применения в бизнесе, чем на gpt-like (вспомните бум BERT). Ну а пока можете потыкать демо DINO-v2
P.S. К посту прикреплены скрины оценки карты глубины, сегментации объектов и матчинга точек между 2умя картинками
Весь прошлый год хайповали LLM-ки и GenAI. Которые вроде крутые, но в массовое внедрение в бизнесы пока не вошли. Шок, но даже массовой замены поддержки на ChatGPT пока не случилось
В это же время мимо меня прошел релиз DINO-v2 🦕
И вот он уже очень меня очень удивил
Self Supervised Learning на картинках
Вдумайтесь: мы просто показали нейронке картинки без лейблов, аннотации текста и вообще чего-то еще, и получилось выучить SOTA фичи! Бьет даже OpenCLIP в zero-shot сетапе
Широта применения
Работает для классификации, сегментации, оценки карты глубины и кучи других задач
В общем, я бы ставил на подобные self-supervised encoder модели для применения в бизнесе, чем на gpt-like (вспомните бум BERT). Ну а пока можете потыкать демо DINO-v2
P.S. К посту прикреплены скрины оценки карты глубины, сегментации объектов и матчинга точек между 2умя картинками
Forwarded from Machine learning Interview
Узнайте все, начиная со старой школы ResNet, YOLO и трансформаторов обнаружения объектов, таких как DETR, и заканчивая новейшими моделями, такими как Grounding DINO, SAM и GPT-4 Vision.
47 блокнотов, 33 урока и 42 записи в блоге, охватывающие 21 различную модель.
https://github.com/roboflow/notebooks
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from эйай ньюз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
А вот теперь, мы начнем играть в VR по-взрослому! Disney представила свою новую крышесносную разработку HoloTile Floor. Это имено то, что я себе представлял в детстве, когда мы с парнями мечтали о будущих играх виратуальной реальности.
Да, я четко помню, что в году 2005 у нас уже были обсуждения и фантазии насчет "виртуальной реалтности", которая вот-вот появится на новых компах, и мы будем играть лесными эльфами, охраной дворца и злодеем. Можно будет грабить корованы...
А с таким полом, кажется, можно действительно испытать полное погружение в виртуальную реальность. HoloTile Floor первым делом будут устанавливать в парках развлечения Disney, но в какой-то момент они могут дойти и до домашних пользователей. Кроме обычных игр, фитнес приложения смогут выйти на совсем иной уровень.
Omni-directional беговые дорожки существовали и ранее (например virtuix), но они как правило выглядели громоздко и на игрока нужно было вешать кучу дополнительных приблуд. Кроме того, в HoloTile Floor, можно еще и перемещать предметы, и двигаться, сидя на предметах.
В общем, what a time to be alive! И ждем новых серий черного зеркала.🙈
@ai_newz
Да, я четко помню, что в году 2005 у нас уже были обсуждения и фантазии насчет "виртуальной реалтности", которая вот-вот появится на новых компах, и мы будем играть лесными эльфами, охраной дворца и злодеем. Можно будет грабить корованы...
А с таким полом, кажется, можно действительно испытать полное погружение в виртуальную реальность. HoloTile Floor первым делом будут устанавливать в парках развлечения Disney, но в какой-то момент они могут дойти и до домашних пользователей. Кроме обычных игр, фитнес приложения смогут выйти на совсем иной уровень.
Omni-directional беговые дорожки существовали и ранее (например virtuix), но они как правило выглядели громоздко и на игрока нужно было вешать кучу дополнительных приблуд. Кроме того, в HoloTile Floor, можно еще и перемещать предметы, и двигаться, сидя на предметах.
В общем, what a time to be alive! И ждем новых серий черного зеркала.🙈
@ai_newz
Forwarded from Start Career in DS
🔍 Поиск оптимальных гиперпараметров для модели
Гиперпараметры модели – это настройки, которые определяют как саму структуру модели, так и способ её обучения.
Например, у случайного леса они могут быть такими:
– Количество деревьев (n_estimators)
– Максимальная глубина деревьев (max_depth)
– Минимальное количество объектов в листе (min_samples_leaf)
– Максимальное количество признаков для разбиения (max_features)
Чтобы получить самую лучшую модель, нужно как-то подобрать эти гиперпараметры. Есть несколько способов:
🤪 «Тупой» перебор гиперпараметров
– Grid Search - просто перебор всевозможных комбинаций значений гиперпараметров
– Random Search - перебор случайных наборов гиперпараметров (в том случае, когда Grid Search слишком долгий)
🤓 «Умный» перебор гиперпараметров
– Bayesian Optimization - метод, который сочетает вероятностные модели с методами оптимизации для эффективного поиска оптимальных гиперпараметров
– Другие умные методы - реализованы, например, во фреймворке Optuna - библиотеке, которая представляет высокоуровневый интерфейс для оптимизации гиперпараметров
Причем иногда «тупой» рандомный перебор работает лучше, чем «умный» (так бывает, потому что рандомный может случайно найти глобальный минимум, а умный может зациклиться на локальном). Чтобы понять, что лучше подойдёт в вашем случае, можно попробовать оба способа
Подробнее про подбор гиперпараметров написано вот в этой статье, с примерами, инструментами и классными советами 🙂
Читайте статью и ставьте сердечки под этим постом!(наберем 70 ❤️?)
Гиперпараметры модели – это настройки, которые определяют как саму структуру модели, так и способ её обучения.
Например, у случайного леса они могут быть такими:
– Количество деревьев (n_estimators)
– Максимальная глубина деревьев (max_depth)
– Минимальное количество объектов в листе (min_samples_leaf)
– Максимальное количество признаков для разбиения (max_features)
Чтобы получить самую лучшую модель, нужно как-то подобрать эти гиперпараметры. Есть несколько способов:
🤪 «Тупой» перебор гиперпараметров
– Grid Search - просто перебор всевозможных комбинаций значений гиперпараметров
– Random Search - перебор случайных наборов гиперпараметров (в том случае, когда Grid Search слишком долгий)
🤓 «Умный» перебор гиперпараметров
– Bayesian Optimization - метод, который сочетает вероятностные модели с методами оптимизации для эффективного поиска оптимальных гиперпараметров
– Другие умные методы - реализованы, например, во фреймворке Optuna - библиотеке, которая представляет высокоуровневый интерфейс для оптимизации гиперпараметров
Причем иногда «тупой» рандомный перебор работает лучше, чем «умный» (так бывает, потому что рандомный может случайно найти глобальный минимум, а умный может зациклиться на локальном). Чтобы понять, что лучше подойдёт в вашем случае, можно попробовать оба способа
Подробнее про подбор гиперпараметров написано вот в этой статье, с примерами, инструментами и классными советами 🙂
Читайте статью и ставьте сердечки под этим постом!(наберем 70 ❤️?)
Forwarded from эйай ньюз
Иногда стоит освежать базу. Я сегодня вечером читаю Линейную Алгебру.
Наверное одна из лучших книг по Линалу - это учебник "Introduction To Linear Algebra" Гилберта Стрэнга, профессора из MIT.
Американские учебники в целом лучше объясняют интуицию за математическими объектами по сравнению с советскими. Тут и мотивация и примеры использования в других областях науки. Очень рекомендую для поднятия или повторения базы по линейной алгебре именно учебник Стрэнга, у него как раз в прошлом году вышло 6-ое издание. #книги
@ai_newz
Наверное одна из лучших книг по Линалу - это учебник "Introduction To Linear Algebra" Гилберта Стрэнга, профессора из MIT.
Американские учебники в целом лучше объясняют интуицию за математическими объектами по сравнению с советскими. Тут и мотивация и примеры использования в других областях науки. Очень рекомендую для поднятия или повторения базы по линейной алгебре именно учебник Стрэнга, у него как раз в прошлом году вышло 6-ое издание. #книги
@ai_newz
Forwarded from Yandex for ML
Открыли портал в прошлое и достали оттуда редкие артефакты — записи выступлений с YaTalks 2023! 📺
Помните, как проходила самая большая конференция Яндекса в прошлом году? Сходить на все доклады тогда было физически невозможно, но теперь они будут храниться в открытом доступе на нашем ютуб-канале до скончания веков (или, по крайней мере, пока не упадут серверы). Там много крутых выступлений про ML, вот всего часть из них:
🔘 Сергей Юдин из Яндекс Браузера. Рассказал, как технология краткого пересказа в Яндекс Браузере меняет процесс потребления контента
🔘 Иван Лаптев из MBZUAI и VisionLabs. Показал визуально-языковые модели и методы их обучения для визуальной навигации и манипуляций
🔘 Денис Димитров из Kandinsky, Sber AI. Объяснил, как с помощью диффузии синтезировать видео по текстам на естественном языке
📖 А если вы хотите почитать текстовые конспекты наших докладов — загляните в контент-хаб конференции. Там мы превращаем видео в удобные статьи с иллюстрациями для тех, кто больше любит читать, а не смотреть видео ✨
Подписывайтесь 👉 @Yandex4ML
Помните, как проходила самая большая конференция Яндекса в прошлом году? Сходить на все доклады тогда было физически невозможно, но теперь они будут храниться в открытом доступе на нашем ютуб-канале до скончания веков (или, по крайней мере, пока не упадут серверы). Там много крутых выступлений про ML, вот всего часть из них:
Подписывайтесь 👉 @Yandex4ML
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
Узнайте больше об архитектуре сервисов, искусственном интеллекте, UX/UI и безопасности на главной конференции VK
Первая конференция, посвященная инновационным технологиям, состоится 6 марта в Доме культуры «ГЭС-2». Здесь ведущие эксперты осветят самые актуальные темы IT: «Архитектура & highload», «Machine Intelligence», «Продукт UX&UI» и «Безопасность».
Участие в VK JT 6 марта бесплатное после регистрации.
Первая конференция, посвященная инновационным технологиям, состоится 6 марта в Доме культуры «ГЭС-2». Здесь ведущие эксперты осветят самые актуальные темы IT: «Архитектура & highload», «Machine Intelligence», «Продукт UX&UI» и «Безопасность».
Участие в VK JT 6 марта бесплатное после регистрации.
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Обнаружение объектов в режиме реального времени БЕЗ ОБУЧЕНИЯ.
YOLO-World - это новая SOTA, которая превосходит предыдущие модели как по точности обнаружения, так и по скорости. 35,4 AP при 52,0 FPS на V100.
Все, что вам нужно, это изображение + промпт (список категорий, которые вы хотите обнаружить).
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2401.17270
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Start Career in DS
💼 Как научиться проходить собесы?
Лучший способ -проходить собесы. Ну, или смотреть как это делают другие 🙂
Вот Вадим не щадит себя, проходит их везде где можно и выкладывает записи!
Самые интересные видео с канала:
1. Собес на DS'a в Сбер
2. Собес на Senior DS'a в Райф
3. Как составить резюме программисту. Полный гайд
4. Полный гайд по собеседованию в IT — рабочий алгоритм
Подписывайтесь на Вадима, в его каналах можно найти много интересного 🙂
Куда идти: Tg, YouTube
Лучший способ -
Вот Вадим не щадит себя, проходит их везде где можно и выкладывает записи!
Самые интересные видео с канала:
1. Собес на DS'a в Сбер
2. Собес на Senior DS'a в Райф
3. Как составить резюме программисту. Полный гайд
4. Полный гайд по собеседованию в IT — рабочий алгоритм
Подписывайтесь на Вадима, в его каналах можно найти много интересного 🙂
Куда идти: Tg, YouTube
YouTube
Как составить резюме программисту. Полный гайд
Возможно-ли, сделать идеальное резюме начинающего программиста без опыта так, чтобы не облажаться на первых же шагах в поиске работы в IT? Да, это не просто возможно — это необходимо. В полном гайде: "Как составить идеальное резюме программисту", разберём…
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Magic-Me: Identity-Specific Video Customized Diffusion
Новый фреймворк для создания видео с конкретным человеком.
С помощью предварительно обученного ID-токена вы можете генерировать любые видеоклипы с заданным персонажем.
В работе представлены ряд управляемых методов генерации и редактирования видео.
▪Github: https://github.com/Zhen-Dong/Magic-Me
▪Colab: https://colab.research.google.com/drive/1gMialn4nkGeDZ72yx1Wob1E1QBgrqeGa
▪Project: https://magic-me-webpage.github.io
▪Paper: arxiv.org/abs/2402.09368
ai_machinelearning_big_data
Новый фреймворк для создания видео с конкретным человеком.
С помощью предварительно обученного ID-токена вы можете генерировать любые видеоклипы с заданным персонажем.
В работе представлены ряд управляемых методов генерации и редактирования видео.
▪Github: https://github.com/Zhen-Dong/Magic-Me
▪Colab: https://colab.research.google.com/drive/1gMialn4nkGeDZ72yx1Wob1E1QBgrqeGa
▪Project: https://magic-me-webpage.github.io
▪Paper: arxiv.org/abs/2402.09368
ai_machinelearning_big_data
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Просто посмотрите на это качество, о-ф-и-г-е-т-ь
У многих txt2video стартаперов FaceId сегодня не работает
У многих txt2video стартаперов FaceId сегодня не работает