В современном мире, где фотографии играют огромную роль в сфере социальных медиа, онлайн-безопасности и контроля содержимого, важно иметь эффективные инструменты для обнаружения нежелательных предметов на изображениях. В данной публикации мы рассмотрим практическое применение двух из самых популярных моделей YOLO и ResNet для обнаружения нежелательных предметов на фотографиях.

В данной публикации мы рассмотрим, насколько эффективен torch.compile() на практике, заглянем под капот «двушки» PyTorch 2.0, чтобы узнать, как работает этот метод и какие преимущества он дает.

Доброе утро! Сегодня поговорим о применении аугментации, которая позволяет увеличить объем исходного количества изображений за счет их изменений: поворот, растягивание/сжатие, изменение цветов.

Добрый день! При автоматизации работы с документацией иногда приходится иметь дело со сканами плохого качества. Особенно удручает ситуация, при которой вместо сканированного документа предоставляется фото с телефона.

Сегодня разберем преимущества библиотеки PyTorch-Ignite на примере решения задачи классификации.

В этой статье я хотел бы познакомить читателей с интересной функцией библиотеки Kornia, имеющей богатый функционал в области computer vision. Речь пойдет LoFTR из состава модуля kornia.feature, которая предназначена для поиска одинаковых локальных объектов на разных изображениях

Компьютерное зрение — очень интересная и востребованная область искусственного интеллекта. Компьютерное зрение сейчас используется повсеместно, начиная от сегментации медицинских изображений, заканчивая управлением автомобилем. Сейчас мы коснемся одной из основных задач компьютерного зрения — обнаружения объектов.
Множество информации хранится в форме сканированных документов. Извлечь текст можно при помощи методов оптического распознавания. Но если нас интересует структурированная информация, например, таблицы, то ограничиться методами оптического распознавания мы не сможем.