TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #412 · 2.07
Собираю тут дрон в путешествие, примерил крепление для GoPro. На простых FPV-дронах присутствие GoPro — обычное явление. Курсовая камера обычно не слишком высокого качества, и для окончательного видео ведут запись отдельно. Но зачем это на DJI, у которого и так камера с хорошими характеристиками? Всё дело в стабилизации. С одной стороны, у GoPro на борту алгоритм Hypersmooth, который неплох, но не превосходит бортовой же алгоритм, встроенный в DJI. По крайней мере, разница совершенно точно не стоит добавочных 200 грамм веса и добавочных денег на покупку GoPro. Но всё меняется, когда речь заходит о постобработке. GoPro пишет данные с гироскопа, синхронизированные с видеорядом, то есть угол наклона и другие движения можно вычислять не с помощью анализа изображения, а просто знать действительные значения в момент съёмки. Это позволило им выпустить программу ReelSteady, которая стабилизирует, как боженька. Ничто даже близко не подобралось к ней. Результат стабилизации невероятно офигенный и на три головы превосходит абсолютно все другие решения на рынке. Из-за этого многие владельцы DJI FPV, как и я, прикручивают на свой дрон GoPro, жертвуя маневренностью и полетным временем (а в случае аварии ещё и дополнительными деньгами). Очень странно, что компания DJI сама не сделала ничего подобного: гироскоп в системе есть, алгоритм стабилизации известен — да, существует опенсорсная альтернатива ReelSteady под названием GyroFlow, работает ничуть не хуже. Но факт остаётся фактом: стабилизация на основе гиро-данных на световые годы впереди всего остального. Она, конечно, требует изрядных вычислительных ресурсов и не может быть произведена прямо на борту дрона или экшен-камеры. Даже мощный компьютер справляется не в реальном времени. Тем не менее, для получения действительно качественного результата это всё оправдано. Я пока ни разу не пробовал сам летать с GoPro. Если не убьюсь о первую же скалу в Карелии, вы сможете увидеть результат через пару недель. #gadgets#drone
Търсене: #ml
@repo_science · Post #3688 · 03.11.2023 г., 12:00
#ML 😎 FREE RESOURCES TO LEARN MACHINE LEARNING Intro to ML by MIT Free Course Machine Learning for Everyone FREE BOOK ML Crash Course by Google Advanced Machine Learning with Python Github Practical Machine Learning Tools and Techniques Free Book Python Machine Learning for beginners ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3447 · 17.07.2023 г., 15:14
#ML 🧠 Machine Learning Expert El aprendizaje automático es un vasto campo con muchos conceptos clave que conocer. Nuestro curso intensivo cubre todos los componentes básicos que necesita para sumergirse en el aprendizaje automático del mundo real. ✍️Ryan Doan | Ex-Amazon ML Infrastructure Engineer 🌐En 📆2022 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@amneumarkt · Post #687 · 18.07.2025 г., 06:24
#ml https://aryagxr.com/blogs/intro-to-nmc
Hashtags
@amneumarkt · Post #682 · 27.06.2025 г., 05:30
#ml Machine Learning Visualized — Machine Learning Visualized https://ml-visualized.com/?utm_source=substack&utm_medium=email
Hashtags
@amneumarkt · Post #617 · 25.08.2024 г., 14:03
#ml What’s Really Going On in Machine Learning? Some Minimal Models—Stephen Wolfram Writings https://writings.stephenwolfram.com/2024/08/whats-really-going-on-in-machine-learning-some-minimal-models/
Hashtags
@amneumarkt · Post #607 · 30.07.2024 г., 06:20
#ml Meta's second version of segment anything. https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2 They have a nice demo: https://sam2.metademolab.com/
Hashtags
@amneumarkt · Post #596 · 07.07.2024 г., 20:53
#ml I was searching for a tool to visualize computational graphs and ran into this preprint. The hierarchical visualization idea is quite nice. https://arxiv.org/abs/2212.10774
Hashtags
@amneumarkt · Post #595 · 06.07.2024 г., 22:02
#ml Schmidhuber J. Deep Learning: Our Miraculous Year 1990-1991. In: arXiv.org [Internet]. 12 May 2020 [cited 7 Jul 2024]. Available: https://arxiv.org/abs/2005.05744
Hashtags
@amneumarkt · Post #575 · 09.05.2024 г., 19:51
#ml https://github.com/google-research/timesfm
Hashtags
@amneumarkt · Post #538 · 16.02.2024 г., 11:21
#ml Like a dictionary Kunc, Vladim’ir, and Jivr’i Kl’ema. 2024. “Three Decades of Activations: A Comprehensive Survey of 400 Activation Functions for Neural Networks.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.09092.
Hashtags
@amneumarkt · Post #532 · 09.02.2024 г., 05:35
#ml I got interested in satellite data last year and played with it a bit. It's fantastic. The spatiotemporal nature of it brings up a lot of interesting questions. Then I saw this paper today: Rolf, Esther, Konstantin Klemmer, Caleb Robinson, and Hannah Kerner. 2024. “Mission Critical -- Satellite Data Is a Distinct Modality in Machine Learning.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.01444.
Hashtags
@amneumarkt · Post #531 · 05.02.2024 г., 10:57
#ml Jelassi S, Brandfonbrener D, Kakade SM, Malach E. Repeat after me: Transformers are better than state space models at copying. arXiv [cs.LG]. 2024. Available: http://arxiv.org/abs/2402.01032 Not surprising at all when you have direct access to a long context. But hey, look at this title.
Hashtags