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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #313 · 24.04

С начала года я стал регулярно заниматься в FPV-симуляторе. Как вы помните, летом я купил новый дрон DJI FPV, который сочетает в себе два режима пилотирования: классический режим с автоматикой, как было на всех моих предыдущих дронах, и продвинутый режим (он называется Acro Mode). О нюансах такого управления я расскажу отдельно, сейчас же нужно знать только то, что Acro Mode — сложный режим, который, с одной стороны, позволяет выполнять пролёты по хитрым траекториям, но с другой стороны требует немало навыка. Человек, который никогда не летал на дронах, в обычном режиме без проблем с первого раза взлетит и скорее всего не убьёт дрон. В Acro почти наверняка убьёт. И для этого придумали симуляторы: к ним подключается настоящий пульт управления от дрона, но картинка вся на компьютере, поэтому можно тренироваться, не рискуя своим оборудованием. Я стал заниматься по полчаса каждый день. Сначала шло очень тяжело. Не получалось вообще. Ловил сильную демотивацию от этого. Но поставил себе цель к наступлению тёплых дней обязательно освоить навык, и поэтому через страдания продолжал. И это сработало: на текущий момент в симуляторе я могу на начальном и начально-среднем уровне пролетать разные трассы, делать петли, влетать в узкие места, тоннели, оконные проёмы и так далее. Я ещё ни разу не пробовал на настоящем дроне. Хотя авторы симулятора (Liftoff) в какой-то момент добавили туда именно DJI FPV и пообещали, что его виртуальные характеристики и поведение в воздухе будут максимально приближены к реальности. Питер погодой не радует, но в конце майских обещают хотя бы минимальное тепло и солнце — я поеду пробовать. Кстати, в симуляторе есть карта в виде антенного комплекса "Дуга", который под Чернобылем. Карта называлась Russian Woodpecker, а после начала событий авторы симулятора (бельгийцы) переименовали её в просто Woodpecker. #drone#hobby

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #paddleocr

当前筛选 #paddleocr清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9453 · 30.01.2026 г., 10:05

🌟PaddleOCR-VL-1.5: компактная модель для сложного парсинга. PaddlePaddle обновили свою линейку PaddleOCR-VL, выпустив PaddleOCR-VL-1.5 - компактную VLM на 0.9 млрд. параметров на базе ERNIE-4.5-0.3B-Paddle. Несмотря на скромный размер, в задачах разбора документов она показывает SOTA-результаты. На тесте OmniDocBench v1.5 модель выбила 94.5% точности, обойдя не только прошлую версию, но и более тяжелых конкурентов. Фишка обновления - упор на полевые условия. Модель специально учили работать с плохими исходниками: кривыми сканами, бликами от мониторов и мятыми страницами. Попутно сделали бенчмарк Real5-OmniDocBench, который гоняет модели по 5 сценариям: сканирование, перекосы, деформация листа, фото с экрана и плохое освещение. 🟡В 1.5 добавили: 🟢Text spotting: находит и распознает текст одновременно (печатный русский - неплохо, рукописный - почти никак) 🟢Seal recognition: распознает печати (русские - не очень, китайские - на ура). 🟢Cross-page table merging: умеет склеивать таблицы, которые разорваны между страницами. 🟢Работа с заголовками: не теряет структуру параграфа при переходе на новый лист. 🟢Новые языки: добавили поддержку тибетского и бенгальского, подтянули распознавание редких символов и древних текстов. 🟡Деплой - на любой вкус Модель работает с transformers, дружит с Flash Attention 2 и, само собой, поддерживается PaddlePaddle 3.2.1. Если нужно быстро поднять сервис - есть готовый Docker-образ. 🟡Пара важных моментов по использованию Если нужен полноценный постраничный парсинг всего документа, лучше использовать официальный пакет PaddleOCR. Реализация через transformers пока ограничена только распознаванием отдельных элементов и споттингом. В пайплайн встроили логику препроцессинга. Если картинка меньше 1500 пикселей, она автоматом апскейлится фильтром Lanczos. При этом есть потолок в 1.6 млн. пикселей для споттинга, это чтобы не перегружать память GPU и сохранить читаемость мелкого шрифта. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Модель 🟡Arxiv 🟡Demo 🟡DeepWiki 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#VL#OCR#PaddleOCR

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8792 · 16.10.2025 г., 14:10

📄PaddleOCR-VL (0.9B) — компактная Vision-Language модель нового поколения Команда Baidu AI представила PaddleOCR-VL (0.9B) — сверхлёгкую VLM-модель, которая достигает SOTA-точности в задачах распознавания: - текстов, - таблиц, - формул, - графиков 💡Под капотом: - NaViT - динамический vision-энкодер - ERNIE - облегчённая языковая модель от Baidu ⚡️ Поддержка 109 языков. 🟠GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 🟠HuggingFace: https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL 🟠Docshttps://paddleocr.ai/latest/en/index.html @ai_machinelearning_big_data #BaiduAI#PaddlePaddle#Ernie#PaddleOCR#VisionLanguage#AI#OCR