LabelMe

Добрый день! Спасибо этому чату, DevOps выше нашел. Ищу к себе в топовую команду Full Stack разработчика Сейчас работа будет вестись над доработкой нашей платформы по разметке данных до production. (PieData.ai) PieData - самая кастомизируемая платформа по разметке, которую можно интегрировать в свои системы, подвязывать собственные нейросети для ускорения разметки, и мощнейший аналитический инструмент для enterprise Мы стали TOP-1 Alchemist (class 31), собрали раунд от ангелов и сотрудничаем с топовыми компаниями на рынке данных (за прошлый год сделали выручку на платформу $1.5M). Если заинтересовал, напиши @kaspar_george

Привет, коллеги! С прошедшими праздниками и спасибо за поздравления. Мы запустили соревнование на датасете который заказывали у вас https://codenrock.com/contests/masters-of-arts#/ Появился вопрос: Чем отличаются классы "Cartoon" и "Caricature"? В данных и там и там только шаржы

Добрый день! Ищу к себе в топовую команду крутого DevOps Сейчас работа будет вестись над развертыванием backend части Dormint.io В будущем продуктивное стратегическое партнерство выразится в поддержании инфраструктуры всех моих проектов. Dormint - это веб3 приложение, в котором пользователи улучшают свой сон и зарабатывают токены В прошлом квартале мы получили топовые партнерства с Полигоном, Чейнлинком, сделали солд аут всех NFTшек и имеет 50,000 пользователей на вайтлисте и 1M пользователей в ожидании лонча Нужно развернуть решение на базе нейросети по анализу сна в краткие сроки, чтобы сервис выдерживал 100,000 запросов в минуту. Если заинтересовал, напиши @mysleep11

Коллеги, добрый день! Заопенсорсили продукт PieDemo для No-code быстрого запуска демок по репозиториям Ссылка: https://github.com/PieDataLabs/piedemo Пример: Написав 3 команды pip install piedemo git clone https://github.com/NVlabs/stylegan3 cd stylegan3 piedemo web gen_images:generate_images можно получить веб интерфейс: Если есть идеи для дальнейшего развития проекта, напишите мне в директ @kaspar_george

Опубликовано фото

Опубликовано фото

Опубликовано фото

Коллеги, добрый день! Заопенсорсили продукт PieDemo для No-code быстрого запуска демок по репозиториям Ссылка: https://github.com/PieDataLabs/piedemo Пример: Написав 3 команды pip install piedemo git clone https://github.com/NVlabs/stylegan3 cd stylegan3 piedemo web gen_images:generate_images можно получить веб интерфейс: Если есть идеи для дальнейшего развития проекта, напишите мне в директ @kaspar_george

Коллеги, добрый день! Заопенсорсили продукт PieDemo для No-code быстрого запуска демок по репозиториям Ссылка: https://github.com/PieDataLabs/piedemo Пример: Написав 3 команды pip install piedemo git clone https://github.com/NVlabs/stylegan3 cd stylegan3 piedemo web gen_images:generate_images можно получить веб интерфейс: Если есть идеи для дальнейшего развития проекта, напишите мне в директ @kaspar_george

Оптическое распознавание символов (Optical Character Recognition) — одна из первых задач компьютерного зрения, которая заключается в переводе изображений рукописного или печатного текста в цифровые данные, использующиеся в компьютере. В свежей статье мы будем изучать и тестировать подходы, основанные именно на этой технологии. Далее мы рассмотрим различные подходы к решению задач OCR и сравним их, а также попробуем разобраться, как подобрать подходящий инструмент для конкретной проблемы. Для эксперимента мы выбрали нестандартную задачу - распознавание арабского текста. В конце статьи вы найдете своего рода краш-текст различных подходов и сможете оценить их точность. Ссылка на статью

Товарищи Data Scientistы, чтобы получить Job offer мечты или вырасти с позиции Middle до позиции Senior важно не только улучшать свои скиллы, но и создавать свой бренд. Одними из способов это делать - это выступать на конференциях, писать экспертные статьи и вести активную социальную жизнь внутри профессионального сообщества С LabelMe реализовывать и освещать сообществу свои некоммерческие идеи стало проще. Пройдя отбор, вы получили - персонального редактора - датасет для обучения - мощности для обучения - маркетинговое продвижение полученного материала Успейте подать заявку до 1 сентября !

Товарищи, у нас новая статья. В ней мы делимся лайфхаком по разметке данных для Object Detection. С его помощью вы сэкономите много времени. Достаточно выбрать подходящее ПО и вывести файлы-разметки в нужном формате. Чтобы обучить вашу модель YOLO, вам необходимо указать имена классов и количество классов, а также URL-адреса файлов со списком всех изображений. Так как Label Studio позволяет экспортировать разметку в YOLO, вам не придется тратить время на то, чтобы привести значения в порядок. Экспортированная разметка в формате YOLO из Label Studio включает в себя файл classes.txt. Он уже содержит имена классов, которые использовались при аннотировании изображений, а также каталоги, включающие исходные изображения в каталоге images и файлы .txt с координатами ограничительных рамок для каждого изображения. Так что можно сразу переходить к обучению. Статья: https://labelme.ru/tpost/se4jc68kf1-kak-bistro-sozdat-obuchayuschii-dataset