- Видео 36
- Просмотров 29 100
DeepSchool
Добавлен 29 окт 2020
Привет! Это канал школы DeepSchool.
Здесь мы будем делиться советами по обучению нейросетей, обзорами фреймворков и библиотек, а также выкладывать записи наших вебинаров.
Подписывайтесь на канал, чтобы развиваться в ML/DL вместе!
Здесь мы будем делиться советами по обучению нейросетей, обзорами фреймворков и библиотек, а также выкладывать записи наших вебинаров.
Подписывайтесь на канал, чтобы развиваться в ML/DL вместе!
Используй VGG в 2024 | Вредные советы в Data Science
#computervision #deeplearning #datascience #career
Присоединяйся к курсу CV Rocket со скидкой по промокоду "СОВЕТЫ": deepschool.ru/cvrocket?
Литеры и форматтеры для слабых? VGG - это про надёжность? Рассказали о вредных советах в Data Science.
Статья про работу с данными в ClearML: t.me/deep_school/308
С чего начать использование линтеров: realpython.com/python-code-quality/
Наш телеграм, в котором мы напоминаем теорию и делимся советами по обучению нейросетей: t.me/deep_school
Мы в linkedin: www.linkedin.com/school/deep-school
00:00:00 | О чём видео
00:00:38 | Не используйте молодежные логгеры
00:01:54 | Под каждую версию руками заводите папку
00:02:54 | Подбирайте гиперпараметры руками
00:04:15 |...
Присоединяйся к курсу CV Rocket со скидкой по промокоду "СОВЕТЫ": deepschool.ru/cvrocket?
Литеры и форматтеры для слабых? VGG - это про надёжность? Рассказали о вредных советах в Data Science.
Статья про работу с данными в ClearML: t.me/deep_school/308
С чего начать использование линтеров: realpython.com/python-code-quality/
Наш телеграм, в котором мы напоминаем теорию и делимся советами по обучению нейросетей: t.me/deep_school
Мы в linkedin: www.linkedin.com/school/deep-school
00:00:00 | О чём видео
00:00:38 | Не используйте молодежные логгеры
00:01:54 | Под каждую версию руками заводите папку
00:02:54 | Подбирайте гиперпараметры руками
00:04:15 |...
Просмотров: 809
Видео
Решаем проблемы белок с помощью Computer Vision | Релиз на салфетке
Просмотров 781Месяц назад
В DeepSchool мы повышаем квалификацию DL-инженеров: deepschool.ru/? Наш курс "Ракета в Computer Vision": deepschool.ru/cvrocket? В «Релизе на салфетке» мы решаем забавную задачку, как продуктовую, но без сроков, рамок и коммитментов. 😉 В этот раз решали беличьи проблемы. Оказывается, если насыпать в кормушку орехов для белки, то может прилететь синица, взять орех и в полёте его выкинуть. А белк...
Edge Inference | Антон Мальцев | Лекция DeepSchool
Просмотров 938Месяц назад
Это запись лекции Антона Мальцева на курсе «Ускорение нейросетей» от DeepSchool. Углубимся в «ландшафт» производителей одноплатников, посмотрим на схему запуска и разберём проблемные слои, которые не заработают на вашем микрокомпьютере. Курс «Ускорение нейросетей»: deepschool.ru/speedup Телеграм канал Антона: t.me/CVML_team Наш телеграм, в котором мы напоминаем теорию и делимся советами по обуч...
Генеративный Computer Vision. Кирам Аль-Харба | Под Капотом
Просмотров 1,2 тыс.Месяц назад
#computervision #cv #diffusion #deeplearning #career #generativeai #машинноеобучение Присоединяйтесь к курсу GenCV со скидкой: deepschool.ru/gencv/? На подкасте «Под Капотом» мы говорим с экспертами из различных областей, чтобы понять, как работают сложные системы изнутри. В этом выпуске мы поговорили с Кирамом Аль-Харба, Research-инженером в области GenCV. В выпуске обсудили: - что такое генер...
Под Капотом | Игорь Ильин: будущее, work-life-balance, нетворкинг. Часть 2/2
Просмотров 5862 месяца назад
Под Капотом | Игорь Ильин: будущее, work-life-balance, нетворкинг. Часть 2/2
Кухонная академия: научники, статьи и нейронки в играх
Просмотров 4402 месяца назад
Кухонная академия: научники, статьи и нейронки в играх
Под Капотом | Игорь Ильин о мире 3D CV, SLAM и лидарах. Часть 1
Просмотров 1,4 тыс.3 месяца назад
Под Капотом | Игорь Ильин о мире 3D CV, SLAM и лидарах. Часть 1
Своя Игра ML/DL. Выпуск 2: Игорь Ильин, Ренат Баширов, Дима Чудаков
Просмотров 5828 месяцев назад
Своя Игра ML/DL. Выпуск 2: Игорь Ильин, Ренат Баширов, Дима Чудаков
Своя Игра ML/DL. Выпуск 1: Дима Чудаков, Андрей Шадриков, Оля Гребенькова
Просмотров 1,2 тыс.9 месяцев назад
Своя Игра ML/DL. Выпуск 1: Дима Чудаков, Андрей Шадриков, Оля Гребенькова
Обзор архитектуры Detection Transformer (DETR)
Просмотров 1,4 тыс.11 месяцев назад
Обзор архитектуры Detection Transformer (DETR)
Валидация данных на Python при помощи Pydantic
Просмотров 1,4 тыс.Год назад
Валидация данных на Python при помощи Pydantic
NeRF: Neural Radiance Fields. Два NeRF-a, чтобы править всем 3D
Просмотров 747Год назад
NeRF: Neural Radiance Fields. Два NeRF-a, чтобы править всем 3D
Ускорение инференса: фьюзинг и дистилляция
Просмотров 849Год назад
Ускорение инференса: фьюзинг и дистилляция
Ммм, очень странно конечно хранить данные на своем пк
За трендом тоже не надо гнаться, classical CV сперва возможно надо попробовать и потом уже по возрастанию, вдруг метрики будут на норм уровне
80% слов не понял
почему пользуетесь макбуками а не ноутами с nvidia видеокартами на борту (linux)?
На ноуте часто ничего серьёзного не посчитаешь. Потому что туда влезет одна не оч крутая видюшка, а не серьезный сетап. Поэтому с ноутов просто часто подрубаются к сервакам (которые на линухе) с серьёзным железом и там крутят эксперименты. А ось ноута уже становится не так важна
Марк, пошли пиво пить
И весело и полезно. Классные ребята и формат, спасибо) p.s.: вставки картинки Марка на места стикеров - топ))
Спасибо!
Имхо, ценно смотреть, как профессионалы из твоей области подходят к решению новых для них задач, как мыслят, о каких ограничениях говорят, какие подходы упоминают, какие из них критикуют. Я в таких дискуссиях и себя валидирую (а решал бы я так же?) и новое узнаю.) Круто сделали!
Леонид, спасибо! Такой фидбек заряжает:)
Классный формат! Снимайте еще❤
Спасибо, рады, что понравилось!
Чел хорош! Продолжай!!!
Спасибо, очень интересно!
Отличное видео!
Топовый материал, было интересно послушать)
Спасибо, очень интересный выпуск!
Работаю проектировщиком в строительстве, понял это ещё в начале 2000х
Когда Вас снимает по 2 камеры смотрится на порядок приятнее. Может добавить Вам общую интерактивную доску? Где можно будет схематично что-то рисовать, немного.
Мистер Давидо, это ваш итальянский научный руководитель 🤌 Мама мия, почему вы не отвечаете на мои письма? Грациас, что я нашел вас здесь. Быстрее доедайте габагул с пастой и дуйте в Италию. Пора делать ля науку, а не ерундой в интернетах страдать. Искренне ваш, профессор дон Педро
канал Яника и второй канал Артема?
Очень жизненно! Я тоже через это проходил. Но в итоге постепенно создал себе хобби. Начинал с того, что каждый вечер ходил гулять по городу, один, без музыки и даже без телефона.
Выпуск -- огонь!! Но есть пара моментиков (ни в коем случае не упрёк -- просто душный коммент к дискуссии))): 1. Минус Roller Shutter на КМОП-матрицах проявляется только при сверхкоротких выдержках съёмки быстрых объектов (иначе сдвиг луча на матрице будет накладывать бОльшую ошибку и смазывать движение) -- не вижу смысла брать Global Shutter, если наша скорость (или скорость сцены относительно нас, если угодно) не больше ~30 км/ч 2. Кошки и собаки... Как минимум, кошки мяукают, а собаки гавкают. Ну ок, если только по зрению -- глаза у кошки с вертикальным зрачком, у собак -- нет (и даже если есть такая порода собаки, -- если я её увижу, я сначала подумаю, что это кошка, ибо эти глаза -- дескриптор кошачьих). Нейронки нужны именно для того, чтобы найти признаки, которые сложно найти не-брут-форс-математикой -- они перебирают варианты в сторону меньшей ошибки с эталоном (и всё-таки, этот перебор -- это тоже матан). Но признаки должны быть, если признаков нет -- нет и решения. 3. По теории управления, -- мне кажется, что обратная связь -- это одно из самых важных понятий в предмете. Управляющее устройство -> система -> датчик -[back to]-> управляющее устройство. А там уже навешиваются всякие критерии устойчивости и прочая веселуха) 4. Мы хотим, чтобы нейронка думала, как человек, но не всегда действовала, как он -- в цитатник)
Спасибо за развёрнутый коммент) Приятно) Про глаза у кошек и собак как дескриптор никогда не думал, хороший момент, запомню) Кошки vs собаки это такой классический примерчик того, что решить в общем случае задачку с одним признаком на уровне качества человека тяжело, а строить комбинации признаков - дорого и больно. А так 100% правда, что, если нет специфичных признаков, то и решение отсутствует)
Рекомендую велосипед как хобби
Купи мотоцикл.
🔥🔥🔥
Спасибо! весело и интересно
😂😂😂
Дима мой краш, очень смешной))
Очень интересно! Жду продолжение выпуска
Спасибо большое! Очень интересно и познавательно! Гость - молодец!
Отлично! :)
Ребята, спасибо, с удовольствием послушал! Ждем новых выпусков!
Леня супер! Ждем еще!
Хорошую тему затронули , молодцы! Я занимаюсь сканированием и мой сканер BLK2GO сканирует без штатива это сканер на слам системе . В айфонах нет слама там просто расчет с помощью фотограммометрии
Ребята, очень интересно! Зашёл посмотреть на минутку, не могу теперь перестать слушать))
Я также)))
😅😅😅
Первая фраза в субтитрах "... для детекции гетр" 😂
Kaiming He всё-таки, не Kalming
Спасибо!
Спасибо! Весело и интересно) Ждем 2 выпуск!
Офигенно😂😂😂
Классный формат🔥 Очень было интересно наблюдать за игрой!
Скиньте Пак пжпж
Привет! Отправляли в комментариях в телеграме: t.me/deep_school/241
Приложите ссылку на канал Артёма
Приложили :) Спасибо за замечание!
Спасибо ребят за интервью! 👍 Очень приятно послушать грамотных людей. Спокойная, ровная беседа без всякой звездности!
Спасибо! Очень интересно было узнать о Мишином опыте! Сама сейчас в поиске работы в Computer Vision, взяла себе на заметку несколько полезных советов)
Спасибо. К вашему вниманию , слабый звук
Спасибо за фидбэк! Будем стараться улучшать :)
что значит ветки зависящие от размера входа?
Это операции в сети которые проводят вычисления над размером входа. Например, для операции интерполирования требуется знать целевой размер. Этот целевой размер может вычисляться как размер картинки * 2. На трейне это важно, на инференсе можно один раз посчитать, превратить в константу и больше не пересчитывать
🤌🤌
Спасибо! Очень полезно 🤯
Огонь! Спасибо!