Forwarded from Machinelearning
Эта модель объединяет данные из различных источников (изображения, видео, данные о робототехнических манипуляциях и тд) и позволяет решать сложные задачи, требующие одновременной обработки текстовой, визуальной и пространственной информации.
Как работает Magma:
Для чего нужен:
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #opensource #agents #Microsoft
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Microsoft снова доказывает силу синтетических данных для задач компьютерного зрения!
Современные модели компьютерного зрения с фокусом на человека (Human-centric CV) требуют миллиардов параметров, гигантских датасетов и дорогостоящего инференса. Но можно ли добиться такой же точности, не тратя миллионы?
Исследователи показали: модели можно обучать только на синтетических данных высокого качества — и при этом достигать тех же результатов.
Microsoft представили DAViD — open-source фреймворк, позволяющий создавать цифровых людей с точной геометрией лиц и текстурами.
Проект демонстрирует, как можно использовать синтетические датасеты для:
🟠 Предсказания глубины изображения (Depth Prediction)
🟠 Оценки поверхностей (Normal Estimation)
🟠 Сегментации фона и людей на фото/видео (Background & Human Segmentation)
Почему это круто:
🟢 Синтетические данные = пиксельная точность разметки
🟢 Почти бесконечное разнообразие сцен, ракурсов, освещения и поз
🟢 Прекрасно масштабируются для обучения моделей с нуля или дообучения
Самое приятное, что Microsoft выложили всё в опенсорс:
✔️ 300 000 сэмплов
✔️ Предобученные модели
✔️ Исходный код фреймворка
🟢 Проект: https://microsoft.github.io/DAViD/
🟢 Статья: https://arxiv.org/abs/2507.15365
🟢 Github: https://github.com/microsoft/DAViD
@ai_machinelearning_big_data
Если ты работаешь с human-centric CV — это мощный старт. Даже без реальных данных.
#cv #microsoft #opensource
Современные модели компьютерного зрения с фокусом на человека (Human-centric CV) требуют миллиардов параметров, гигантских датасетов и дорогостоящего инференса. Но можно ли добиться такой же точности, не тратя миллионы?
Исследователи показали: модели можно обучать только на синтетических данных высокого качества — и при этом достигать тех же результатов.
Microsoft представили DAViD — open-source фреймворк, позволяющий создавать цифровых людей с точной геометрией лиц и текстурами.
Проект демонстрирует, как можно использовать синтетические датасеты для:
Почему это круто:
Самое приятное, что Microsoft выложили всё в опенсорс:
✔️ 300 000 сэмплов
✔️ Предобученные модели
✔️ Исходный код фреймворка
@ai_machinelearning_big_data
Если ты работаешь с human-centric CV — это мощный старт. Даже без реальных данных.
#cv #microsoft #opensource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2