TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #11 · 15.04

Новый универсальный дрон DJI Air 2S Пожалуй, я буду разбавлять длинные статьи небольшими заметками из мира технологий, а то канал ощущается тяжеловесным. Но, чтобы не быть бестолковым агрегатором новостей, буду дополнять собственным мнением и/или опытом, связанным с темой. Компания DJI только что выпустила новый квадрокоптер — DJI Air 2S. Складное и достаточно компактное устройство весом 600г, является своеобразным гибридом линеек Mavic Mini и Mavic Air. Кстати, обратите внимание на отсутствие слова Mavic в названии. Хотя на офсайте дрон находится в разделе Mavic, но теперь это просто DJI Air, что намекает на полностью отдельную линейку. Из важных особенностей: дюймовый сенсор, который по заявлению производителя может чисто снимать даже в темноте. По личному опыту могу сказать, что в темноте дроны отрабатывают лучше, чем от них ожидаешь, приложу ниже свой снимок Петропавловки с DJI Mavic Air первого поколения. Ещё формально заявлен 8-кратный зум, но это ерунда, потому что он цифровой — тот же эффект получится, если растягивать картинку в видеоредакторе. И второй важный момент — акцент на автоматизацию. В предыдущих моделях тоже были полуавтоматические режимы — дрон облетает вокруг тебя или, например, сам подлетает в точку над тобой и начинает подниматься, смотря вниз. Я почти никогда этими режимами не пользовался, потому что вручную всегда снимешь лучше, если уметь. Но это показывает характерную тенденцию — способность быстро получать сгенерированный контент для условных соцсетей. В своё время телефоны вытеснили с потребительского рынка большие фотокамеры не только из-за того, что телефон у каждого с собой, но и из-за простоты получения результата, который годится для демонстрации широким массам. В отдельной камере ты можешь долго возиться с настройками и фотошопом, а затем получить крутой результат. В телефоне ты можешь нажать одну кнопку и получить сносный результат, который отправишь в Инстаграм. С учётом того, что время жизни контента в интернете сокращается, идёт переход на форматы вроде Историй и коротких роликов — тенденция очевидна. Здесь добавили режимы, благодаря которым дрон сам летает вокруг тебя несколько минут в разных позах, а затем сам же склеивает из этого типа кинематографичное видео. Это гораздо хуже, чем снимать самому, если ты умеешь, но гораздо лучше, чем могут (и хотят!) делать 90% людей. Чтобы внедрить эту функцию, DJI якобы улучшили определение препятствий и режим слежения за движущимся объектом. По опыту могу сказать, что и то и другое — полный отстой, даже у лучшей в мире дроно-компании. Хвалёное определение препятствий полностью бессильно перед ветками и проводами — то есть тогда, когда оно действительно нужно. Потому что стену и ствол дерева я без проблем замечу сам. Что касается ActiveTrack (слежение за целью), то, опять же, оно работает нормально только при полном отсутствии препятствий. Вот как в рекламных роликах по ссылке, которую я привёл — если ты едешь по чистому полю или берегу моря. В реальных условиях даже небольшой ряд кустов вокруг дороги делает функцию неюзабельной. И вторая проблема — общая низкая скорость этих дронов. Здесь заявляют около 70 км/ч в спортивном режиме в безветрие. По факту получается 40-50 км/ч, даже для слежения за велосипедом скорости маловато, а слежение за автомобилем или мотоциклом адекватно организовать не получится. Тем не менее, при всех недостатках новая модель выглядит, как крутой универсальный дрон на все случаи жизни, и в особенности для путешествий (если вы не боитесь, что в аэропорту заставят его выкидывать). Обычная версия стоит $999, а расширенный комплект $1299, что по меркам качественных дронов не дорого. #gadgets#tech

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #deeplab

当前筛选 #deeplab清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2823 · 18.07.2025 г., 08:05

#вакансия#cv#ml#engineer#senior#yolo#efficientnet#deeplab#sql#python Senior CV/ML Engineer Всем привет! Наша компания Will9 (резиденты Сколково, ИТ-аккредитация) активно развивает продуктовое направление, в связи с чем мы находимся в поиске Senior CV/ML Engineer в высоконагруженный масштабный продукт для ритейла. Наша компания занимается реализацией проектов для ТОП-3 ритейлеров РФ и работает на рынке более 8 лет. Вам предстоит принять участие в составе команды асов в разработке продукта. Спектр задач довольно широкий – матчинг товаров и ценников, построение облаков эмбеддингов, классифкация, сегментация и детектирование, трекинг объектов, а также непрерывное дообучение в “боевых” условия магазинов на тысячах камер. Мы ждем от вас: ● Более 4 лет опыта полного цикла обучения, развертывания и поддержки систем компьютерного зрения (желательно в ритейле, индустриальной или IoT-сфере) ● Опыт построения пайплайна от сбора данных до инференса в проде: ○ Аугментация, аннотация, выбор модели, обучение, валидация, экспорт, интеграция. ○ Применение Active Learning, Semi-supervised Learning (если аннотация ограничена). ● Практический опыт владения языком Python более 4 лет (основные библиотеки для DS/ML/CV) ● Глубокое знание современных CV-технологий: ○ Object Detection: YOLOv5/v8, SSD, Effi cientDet, Faster R-CNN и др. ○ Image Classifi cation: Effi cientNet, ResNet, ViT и др. ○ Instance/semantic segmentation: Mask R-CNN, DeepLab.. ● Опыт построения и поддержки больших мультиклассовых каталогов: ○ Работа с большим количеством классов (10k+), включая fi ne-grained classifi cation. ○ Оптимизация производительности при inferencing на большом классовом спейсе ● Приветствуется знание систем баз данных (например, PostgreSQL, Infl uxDB) и языка SQL. ● Опыт с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes), а также организации высокопроизводительного инференса (например, DeepStream или Triton Inference Server) ● Практический опыт оптимизации сетей (прунинг, квантизация, дистилляция) будет существенным плюсом Что мы предлагаем: ● Конкурентоспособная заработная плата (300 - 500к на руки в зависимости от опыта). ● Делаем 2 новых продукта (трекшен от ритейла очень хороший). ● Небольшой эффективный коллектив проектной команды, собранный из профессионалов (A-Team). ● Полностью удаленный формат работы и гибкий график. ● Готовы брать и на проектную деятельность (неполная занятость). По всем вопросам и для отправки резюме: @PrometeiArt

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2854 · 08.08.2025 г., 06:05

#вакансия#ML#CV#Engineer#Senior#YOLOv5#YOLOv8#EfficientDet#EfficientNet#ResNet#ViT#DeepLab#ObjectTracking#SQL#Docker#k8s#Remote Senior CV/ML Engineer Всем привет! Наша компания Will9 (резиденты Сколково, ИТ-аккредитация) активно развивает продуктовое направление, в связи с чем мы находимся в поиске Senior CV/ML Engineer в высоконагруженный масштабный продукт для ритейла. Наша компания занимается реализацией проектов для ТОП-3 ритейлеров РФ и работает на рынке более 8 лет. Вам предстоит принять участие в составе команды асов в разработке продукта. Спектр задач довольно широкий – матчинг товаров и ценников, построение облаков эмбеддингов, классифкация, сегментация и детектирование, трекинг объектов, а также непрерывное дообучение в “боевых” условия магазинов на тысячах камер. Мы ждем от вас: ● Более 4 лет опыта полного цикла обучения, развертывания и поддержки систем компьютерного зрения (желательно в ритейле, индустриальной или IoT-сфере) ● Опыт построения пайплайна от сбора данных до инференса в проде: ○ Аугментация, аннотация, выбор модели, обучение, валидация, экспорт, интеграция. ○ Применение Active Learning, Semi-supervised Learning (если аннотация ограничена). ● Практический опыт владения языком Python более 4 лет (основные библиотеки для DS/ML/CV) ● Глубокое знание современных CV-технологий: ○ Object Detection: YOLOv5/v8, SSD, Effi cientDet, Faster R-CNN и др. ○ Image Classifi cation: Effi cientNet, ResNet, ViT и др. ○ Instance/semantic segmentation: Mask R-CNN, DeepLab. ○ Object Tracking. ● Опыт построения и поддержки больших мультиклассовых каталогов: ○ Работа с большим количеством классов (10k+), включая fi ne-grained classifi cation. ○ Оптимизация производительности при inferencing на большом классовом спейсе ● Приветствуется знание систем баз данных (например, PostgreSQL, Infl uxDB) и языка SQL. ● Опыт с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes), а также организации высокопроизводительного инференса (например, DeepStream или Triton Inference Server) ● Практический опыт оптимизации сетей (прунинг, квантизация, дистилляция) будет существенным плюсом Что мы предлагаем: ● Конкурентоспособная заработная плата (170-300k для middle, от 300 до 500к на руки для senior в зависимости от опыта). ● Делаем 2 новых продукта (трекшен от ритейла очень хороший). ● Небольшой эффективный коллектив проектной команды, собранный из профессионалов (A-Team). ● Полностью удаленный формат работы и гибкий график. ● Готовы брать и на проектную деятельность (неполная занятость). 👉 По всем вопросам и с резюме пишите @PrometeiArt