В этом видео пройдем полный цикл разработки модели бинарной классификации текстовых отзывов на PyTorch. Научимся определять, является ли отзыв позитивным или негативным. По итогу задеплоим обученную RoBERTa модель в Triton Server. 🔹 Что разберем: - Предобработка данных и подготовка датасета - Принцип работы токенизаторов - Архитектура трансформ....
В этом видео покажу как запускать нейросети в production с помощью Triton Inference Server. Лекция более чем на 90% состоит из практики! Мы разберем работу с моделями в формате ONNX, и TensorRT с помощью Тритона. Научимся конвертировать модели в TensorRT для ускорения инференса. Создадим асинхронное API на FastAPI для взаимодействия с Triton In....
В этом видео я подготовил для вас максимально подробный гайд, который шаг за шагом проведет вас через процесс создания и развертывания ML-модели. Вы узнаете: 1) Как обучить модель машинного обучения. 2) Что такое API и как его создать с помощью FastAPI. 3) Как упаковать модель в Docker-контейнер для удобного развертывания. 4) Как арендовать се....
В этом видео продемонстрирован подробный туториал как осуществлять полный цикл DL проекта (разметка, обучение сети и инференс) для задачи Pose Estimation. Обучим нейронные сети : YOLOv8-pose и YOLO11-pose Код из этого видео доступен по ссылке: Таймкоды из видео: 4:24 - Разметка в CVAT 21:35 - Конвертация разметки в требуемый формат для YOLO 3....
В этом видео я покажу вам, как реализовать трекинг экспериментов и версионирование моделей с помощью MLflow, используя популярные библиотеки PyTorch и Scikit-learn. В конце видео я даже покажу, как развернуть MLflow на сервере глобально, чтобы ваша команда могла работать над общим проектом. Будет включено: аренда виртуальной машины, настройка с....
В данном видео я покажу как арендовать сервер + настроить все что надо для работы с GPU . Мы поднимем UI для работы с Docker на сервере и развернем CVAT для всей команды. Далее покажу как туда через nuclio подключить модель SAM и YOLO. Туториал как настраивать сервер - Ссылка на видео-туториал авторазметки YOLO моделями - .
Данное видео является записью выступления Колесникова Дмитрия на прикладной конференции по Data Science AiConf 2024. Тема доклада: Увеличиваем число обнаружений в задачах Object Detection и Instance Segmentation Patch-Based Inference является усовершенствованным SAHI-подходом для обнаружения большого количества маленьких объектов на изображе....
В этом видео я покажу дальнейшее развитие проекта по аналитике дорожного движения TrafficAnalyzer! 🚗 Я расскажу, как реализовать настоящее продакшен-решение, включая возможность его масштабирования! 💪 Вы узнаете много нового и сложного, чего, скорее всего, не видели в проектах полного цикла по Computer Vision! Вы увидите как использовать инстру....
В этом видеоролике я решил собрать все свои туториалы воедино и сделать из них полноценный бесплатный YouTube курс для разработчиков компьютерного зрения. Данный курс будет полезен для начинающих и специалистов уровня джуниор. Для мидл и сеньор Computer Vision инженеров это видео поможет определить, какие темы дополнительно стоит изучить и каки....
В этом обучающем видеоролике вы научитесь работать с веб-камерой и видеофайлами, используя библиотеку OpenCV (cv2). Также вы узнаете, как визуализировать риалтайм инференс нейронных сетей YOLOv8 и YOLOv8-seg. ⭐️ Для визуализации инференса сетей в данном видео используется следующая библиотека - 🔍 Весь код из видео доступен по данной ссылке -....
Бсплатно ускорь процесс разметки в десятки раз с использованием AutoCVAT - Проект позволяет создать автоматические аннотации тасок в CVAT с использованием предварительно обученных моделей ultralytics. Он поддерживает как аннотацию прямоугольниками для задач обнаружения объектов (детекции), так и полигональную аннотацию для задач инстанс сегмен....
В данном обучающем видеоролике мы погрузимся в мир сверточных нейронных сетей (CNN) и научимся их обучать для решения задачи классификации изображений. Мы рассмотрим архитектуру ResNet, а также создадим собственную уникальную структуру сети. Кроме того, мы изучим важность методов аугментации данных и применение техники fine-tuning при обучении н....
С помощью YouTube Frame Searcher 🎥🔍, вы можете вводить список YouTube-ссылок на интересующие вас видео. Затем, вы можете передать либо текстовый запрос, либо изображение. На основе вашего запроса, программа будет искать самые релевантные кадры и предоставит вам ссылки на интересные моменты. 🔗 В этом видеоролике мы рассмотрим, как использовать м....
🔍 В данном туториале мы рассмотрим революционный подход в области компьютерного зрения – Zero-shot learning. Этот метод позволяет нам решать задачи классификации, детекции и сегментации без необходимости обучения на специально подобранных данных. 🤯 Удивительно, но правда! Мы покажем, как вы можете применить Zero-shot learning к своей уникальной....
В видео рассмотрен полный процесс работы над задачей семантической сегментации: сбор данных, разметка, выгрузка, обучение сети, валидация и интеграция в прод (веб-приложение) Репозиторий с кодом из видео доступен здесь: 🔗 В примере рассмотрена многоклассовая сегментация с помощью архитектуры Unet. Разметка велась в CVAT, нейросеть писалась на....
Ссылка на гит репозиторий - Презентация новой библиотеки для питона, которая делает визуализацию результатов вывода моделей сегментации и детекции от Ultralytics проще и более удобной. Эта библиотека позволяет обнаруживать маленькие объекты на изображениях (тем самым увеличивает число возможных детекций). Она подходит как для задач обнаружения....
Learn how to effortlessly visualize the results of YOLOv8, YOLOv9, SAM, and RTDETR with unparalleled customization using my latest Python library, patched_yolo_infer. ⚡Visit the GitHub page of this project at for detailed information. ⭐Your support by starring this project would be greatly appreciated, fueling my ongoing efforts⭐ Colab examp....
Репозиторий из видео - Данная программа осуществляет анализ входящего трафика на участке кругового движения. Алгоритм определяет загруженность примыкающих дорог и выводит интерактивную статистику. PS: Учитите, что код в данном видео - это main ветка (она в данном проекте не является дефолтной веткой, так что советую переключиться на нее через....
В этом видео рассмотрена задача metric learning на примере обучения на PyTorch сети по распознаванию лиц (биометрия) Код из видео доступен по ссылке - Подписывайтесь на канал, чтобы быть в курсе новых видео и узнавать больше о компьютерном зрении!.
В этом видео продемонстрирован подробный туториал как осуществлять полный цикл DL проекта (разметка, обучение сети и инференс) по детекции повернутых боксов YOLOv8-obb (Oriented Bounding Box Detection with YOLO) Мой репозиторий по конвертации разметки из COCO в YOLO: (тот что в видео используется) Код из этого видео доступен по ссылке: Тайм....
