Наш «домашний» НИИ обошёл DINOv2, ViT и десятки ML‑моделей в сегментации видео

Мы открыли и разрабатываем новый способ обработки информации - TAPe (Theory of Active Perception, Теория активного восприятия). Работаем над ней давно, результаты мягко говоря впечатляющие, постепенно начинаем ими делиться. Немного писали о Теории на Хабре здесь . Исторически мы начали именно с обработки видео (когда-нибудь об этом расскажем). В этой статье покажем результаты сравнения разных методов обработки видео (гистограммы, Фурье, структурной похожести, ML-модели) и TAPe в задаче сегментации видео. TAPe в области компьютерного зрения - это Майк Тайсон и/или Майкл Джордан среди любителей (хорошо, еще не Майк Тайсон, но уже вполне себе Рокки Бальбоа). На фоне методов Теории даже супер прокаченные модели на стероидах растерянно сидят в углу ринга. (Ладно, пока что это все влажные мечты, мы даже еще не вышли толком на ринг; но, как мы помним, главное – это величие замысла). Читать как лажают ML с видео

https://habr.com/ru/articles/1007128/

#машинное_обучение #искусственный_интеллект #dbscan #dinov2 #computer_vision #фурье #sobel #гистограммы #гистограмма_направленных_градиентов #cnn

#DBSCAN is effective for detecting fraudulent transactions, because it can automatically detect clusters of normal behavior and highlight anomalies without needing detailed prior knowledge about the fraud patterns.💰🔍 Read this #KNIMEforFinance article: https://brnw.ch/21wLmmC

#KNIME #datascience

Сравниваем DBSCAN и OPTICS

Привет, хаброчеловек) В этой статье рассмотрим алгоритмы кластеризации DBSCAN и OPTICS, посмотрим их особенности, обсудим, когда что лучше применять Welcome под кат

https://habr.com/ru/articles/818889/

#кластеризация #DBSCAN #OPTICS #R #Julia #Python

#dbscan implementation now available as #nuget

https://www.nuget.org/packages/VL.DBSCAN/

provided @sebescudie