Ускоряем в 10+ раз вычисление расстояния Хаусдорфа на упорядоченных контурах

История о том, как реальная performance-проблема привела к простой exact-оптимизации Hausdorff distance на упорядоченных контурах. как ускорить Hausdorff distance

https://habr.com/ru/articles/1042704/

#Hausdorff_distance #расстояние_Хаусдорфа #оптимизации #performance #обработка_изображений #image_processing #geometry #c++ #контуры #computer_vision

Эволюция детекции дипфейков: от подсчета морганий до распознавания микроскопических изменений цвета кожи

— …для начала нужно понять главное. — Что главное? — Ложки не существует. В 2026 году этот диалог из фильма «Матрица» звучит уже не как философская метафора, а как обыденность в интернете. Все понимают, что видео теперь не является доказательством, голос больше не подтверждает личность, а в фотографиях от реальности нет и следа. Для обычного пользователя это означает потерю доверия к контенту, а для бизнеса — риск подделки личности, мошенничества и ошибочных решений. Как же так вышло, что нас повсюду окружают симулякры?

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1040822/

#deepfake #AI #machine_learning #computer_vision #synthetic_media #FaceForensics++ #Intel_FakeCatcher #MNW_Benchmark #информационная_безопасность #генеративный_ИИ

Фотограмметрическая поворотка на Arduino за 2500 рублей

Ко мне на кафедре обратились двое старшекурсников. Они пишут программу для археологов: пользователь фотографирует, что нашел, программа лезет в модель (которая натренирована на исторические архивах) и возвращает карту вероятностей, где поблизости могут лежать неметаллические артефакты, которые металлоискатель не ловит. Дерево, керамика, кость, ткань и тд. Для обучения модели им нужен был большой датасет фотографий находок времен WW2 (значки, гильзы, медали, фрагменты обмундирования) под разными углами и наклонами. Они прикинули два варианта: либо снимать каждый предмет вручную с разных ракурсов, перетаскивая штатив или поворачивая объект пальцами, либо сначала вылепить 3D-модель каждого артефакта вручную и потом программно крутить её в виртуальной сцене под разным светом, рендеря оттуда кадры для датасета. По обоим выходило пара месяцев работы. Я предложил собрать автоматическую поворотку. Спроектировал, напечатал, написал прошивку и питоновский скрипт. Сразу не заработало, переделал пару дней. К ночи рабочей версии я сидел за столом и каждые 12 минут жал ресет на Arduino, меняя предмет на платформе. К утру датасет был готов.

https://habr.com/ru/articles/1040874/

#arduino_uno #фотограмметрия #поворотный_стол #28byj48 #датасет #computer_vision #dataset #diy #3dпечать #pyserial

Ожидание: сделать ИИ-примерочную обоев за 2 дня. Реальность: пришлось добучать свою модель на SD

В условиях жесткой конкуренции на рынке отделочных материалов любому магазину жизненно необходимо хоть какое-то осязаемое преимущество. Стандартными каталогами и скидками уже никого не удивить. Так у нас родилась идея: сделать онлайн-примерочную обоев. Кажется, звучит как киллер-фича — дать клиенту возможность до покупки увидеть, как конкретный паттерн будет смотреться в его реальном интерьере. На тот момент на рынке вовсю хайповали генеративные модели (такие как «Nano Banana»). На первый взгляд казалось, что проблема решается в два клика. План был надежен, как швейцарские часы: получить API-ключ, отправить по эндпоинту фотографию интерьера и текстуру обоев, сопроводить это правильным промптом (с указанием учитывать перспективу, освещение и масштаб) и забирать готовый результат. Но на практике оказалось, что задача не просто нетривиальная. Она вскрыла целый пласт проблем, о которых создатели популярных генеративок предпочитают умалчивать.

https://habr.com/ru/articles/1039804/

#computer_vision #stable_diffusion #нейросети #finetuning #ecommerce #визуализация_интерьеров #chatgpt

Трекинг посетителей на fisheye-камерах: задача “со звездочкой”

Всем привет, на связи команда NeuroCore. Сегодня расскажем про кейс разработки системы видеоаналитики для магазинов самообслуживания: почему fisheye-камеры - настоящее проклятие, почему SORT и DeepSORT не справились с задачей, как мы выстроили конвейер от детекции до бизнес-событий, и какие инженерные решения позволили добиться стабильной работы в продакшене. Дано: магазины самообслуживания, которые работают без кассиров и продавцов. Покупатель входит по QR, выбирает товары, рассчитывается и выходит. Заказчику нужна автоматизированная система отслеживания: кто находится внутри, сколько времени, в каких зонах, а также распознает несанкционированный доступ и вход группами. В случае нарушений, система должна генерировать алерты по 7 типам событий. Что есть: одна потолочная fisheye-камера, которая покрывает весь зал. Это идеальный выбор для ритейла: угол обзора 180 градусов, не нужно ставить десятки обычных камер, не нужно сшивать панорамы. Но за этот комфорт приходится платить.

https://habr.com/ru/articles/1039354/

#ритейл #трекинг #computer_vision #машинное_зрение #компьютерное_зрение #yolo #видеоаналитика_в_retail #видеоаналитика

Детекция чужого почерка в экзаменационных бланках без эталонного образца

Один ученик писал экзаменационную работу, а кто-то чужой дописал часть за него. Как мы научили нейросеть распознавать это. Дано: государственная аттестация, бумажные бланки, никакого онлайн-контроля. Классический способ фальсификации: ученик начинает работу сам, потом часть дописывает кто-то другой: сосед, нанятый человек, преподаватель. Проверяющий смотрит на текст, но не оценивает почерк. Задача ИИ: поймать фальсификацию почерка без эталона: система не знает заранее, как пишет конкретный ученик. Единственное, от чего можно отталкиваться - начало бланка, мы предполагаем, что первые строки написал сам экзаменуемый. Цель: определить, написан ли весь бланк экзаменационной работы одним человеком. На входе - скан бланка, порой низкого качества. На выходе — координаты подозрительных фрагментов для ручной проверки. Все это в режиме потоковой обработки. Основной вызов: экзаменационный бланк — это смешанный документ. Рукописный текст соседствует с формулами, графиками, схемами, печатной подложкой бланка.

https://habr.com/ru/articles/1037850/

#ocr #ocrтехнологии #computer_vision #yolo #компьютерное_зрение #pytorch #распознавание_текста #распознавание_рукописного_текста

Подсчёт долей фракций руды на конвейере: SAM2 для разметки, YOLO и проблемы с перекрытием

На производственной площадке стоит камера над лентой конвейера, она снимает поток , а система считает доли трёх цветовых фракций — серо-белой, оранжевой, розовой — и пишет результат в JSON для следующего этапа обработки. Цвет фракции используется как косвенный признак химического состава — технолог по нему оценивает качество партии. Заказчику нужна всего одна цифра — доля оранжевой фракции . Для предприятия эта фракция самая интересная по составу, остальные классы имеют второстепенное значения. Эту цифру нужно предоставлять в режиме 24/7, без расхождений между сменами. Камера стоит в закрытом помещении внутри здания. Освещение искусственное, прожектора фиксированные. Естественного света нет, влажность стабильна, поэтому большинство стандартных проблем компьютерного зрения на улице — блики на мокрых камнях, изменение цвета по времени суток, тени от солнца — в нашем случае не возникают и в статье обсуждаться не будут.

https://habr.com/ru/articles/1034836/

#sam #instance_segmentation #yolo #SAM2 #машинное_обучение #машинное_зрение #computer_vision #разметка_данных #data_labeling

DIY-стенд для инспекции печатных плат (профиль, камера, шаговые двигатели и немного инженерного упрямства)

Я, как и многие, залип в датасеты , метрики и нейросети - и в какой-то момент понял, что почти не думаю о главном, как вообще проходит процесс инспекции печатных плат. Чтобы закрыть вопрос реального процесса инспекции печатных плат, было принято решение собрать собственный компактный стенд (подиум на алюминиевом профиле, камера, два шаговых двигателя и много (очень много) хомутов для проведения автоматической инспекции. Основные критерии, которые были заложены в основу будущего стенда: он должен быть простым в управлении, достаточно компактным, чтобы уместиться на рабочем столе и универсальным. Чтобы была возможность решать различные задачи инспекции. В статье расскажу, почему я не стал делать конвейер, как в промышленности, какие компромиссы пришлось принять, что пошло не так при сборке и почему этот DIY-подход оказался полезнее, чем ещё один прогон модели на готовом датасете. Если коротко, то я собрал из того, что было под рукой (местами буквально "на коленке"), и это неожиданно дало больше понимания, чем ещё одно обучение модели.

https://habr.com/ru/articles/1034422/

#diy #ии #стенд #из_говна_и_палок #диплом #ниокр #pcb #computer_vision #detection #arduino

Flow Matching, 276M параметров и моделирование хаоса: как мы научили генеративную модель Marchuk предсказывать погоду

Привет, Хабр! Мы команда «Генеративный ИИ для видео» лаборатории FusionBrain AIRI — группа исследователей в области Generative AI. Наш основной профиль — модели генерации изображений и видео: пиксели, временная когерентность, латентные пространства, трансформеры и diffusion/flow‑подходы. Мы — не метеорологи. Но совсем недавно мы задались вопросом: можно ли взять SOTA‑идеи из алгоритмов генерации видео и применить их к задаче предсказания глобальной погодной карты, не превращая ML‑модель в усложненный пайплайн на базе специфических метеорологических знаний? Оказалось, что да, и весьма неплохо. В этой статье мы расскажем про нашу новую модель прогноза погоды на основе алгоритма Flow Matching под названием Marchuk, которая выгодно выделяется на фоне конкурентных подходов своей компактностью и производительностью. Она даже смогла предсказать морозы в январе 2026 года!

https://habr.com/ru/companies/airi/articles/1011256/

#прогноз_погоды #диффузионные_нейросети #Machine_Learning #Weather_Forecasting #Computer_Vision #Flow_Matching #Diffusion_Models #DiT #Research

Приложение real-time face swap на чистом Rust: ONNX Runtime, lock-free потоки и 60 кадров в секунду

Большинство инструментов для замены лиц это Python-скрипты, склеенные из PyTorch, OpenCV и надежды. Они работают, но тащат за собой гигабайты зависимостей, требуют правильно настроенного CUDA и разваливаются в тот момент, когда ты пытаешься запустить их в реальном времени. Мне стало интересно: можно ли собрать весь пайплайн на чистом Rust? Без Python. Без PyTorch. Без обёрток. Один бинарник, который скачал, распаковал и запустил. Оказалось, можно. 60 fps на веб-камере. Пайплайн На каждом кадре последовательно отрабатывают четыре нейросети. RetinaFace находит лица и извлекает пять ключевых точек. ArcFace вычисляет 512-мерный эмбеддинг исходного лица. InSwapper принимает регион целевого лица и эмбеддинг источника, на выходе отдаёт заменённое лицо. GFPGAN опционально улучшает результат для более высокого качества. Все четыре модели работают через ONNX Runtime. Никаких кастомных CUDA-ядер, никакого оверхеда фреймворков. Тензор на вход, тензор на выход. Архитектура потоков Три потока, ноль блокировок на горячем пути. Поток захвата получает кадры с веб-камеры через nokhwa и публикует их через ArcSwap. Поток пайплайна подхватывает новые кадры, прогоняет инференс и публикует обработанные кадры через второй ArcSwap. Поток UI читает актуальный буфер и рендерит через egui. Никаких мьютексов на данных кадра. Никаких каналов. Никакого async. Только атомарные счётчики поколений и lock-free замена указателей. Структуры разделяемого состояния занимают ровно по 64 байта каждая и выровнены по кэш-линиям, чтобы исключить false sharing между ядрами. Это проверяется compile-time ассертами.

https://habr.com/ru/articles/1024700/

#Rust #ONNX #Machine_Learning #Computer_Vision #Face_Detection #egui #Open_Source #lockfree #multithreading #realtime