Spark in me - Internet, data science, math, deep learning, philo

snakers4 @ telegram, 1356 members, 1614 posts since 2016

All this - lost like tears in rain.

Data science, deep learning, sometimes a bit of philosophy and math. No bs.

Our website
Our chat
DS courses review

Posts by tag «computer_vision»:

snakers4 (Alexander), April 10, 09:42

Yolov3 - best paper.

But not in terms of scientific contribution, but rebuttal of DS community BS.

Very funny read.


If you want a proper comparison of object detection algorithms - use this paper

Looks like SSD and YOLO are reasonably good and fast, and RCNN can be properly tuned to be 3-5x slower (not 100x) and more accurate.



Download YOLOv3.pdf 2.14 MB

snakers4 (Alexander), January 09, 06:08

When I started doing CV - this page was quite scarce.

Now it's full and amazing!

I recommend this page as your go-to reference for already implemented non CNN based (classic) CV. It is just amazing. Simple and illustrative examples with code.

This totally eliminates the need in open-cv abomination =)

Best libraries for images I have seen so far

- pillow (pillow simd)

- skimage

- imageio

- scikit video

- moviepy



snakers4 (Alexander), January 02, 04:01

Interesting dataset with room layouts (a lot of them)




Pillow-SIMD is a Pillow fork, that claims 3-6x faster performance on CPU using same resources



It claims to be this easy

$ pip uninstall pillow

$ CC="cc -mavx2" pip install -U --force-reinstall pillow-simd



pillow-simd - The friendly PIL fork


Ускорение операций в 2.5 раза по сравнению с Pillow и в 10 по сравнению с ImageMagick Pillow-SIMD — это «форк-последователь» библиотеки работы с изображениями...

snakers4 (Alexander), October 29, 14:17

Судя по прошлому опросу просили полнотекстовую статью.

В прошлый раз по итогу конкурса сил хватило только на пост на канале. В этот раз я разродился чутка причесать код, выложить тетрадки и написать целый длинный блог пост. По сути было весело:

- новый домен - видео - и сгенерирована тонна копипасты для работы с ним в тетрадках;

- новые sota модели для изучения;

- изучен и весьма распробован новый фреймворк - pytorch;



Комментируйте, репостите, шлите друзьям, критикуйте.

И как всегда можно:

- Поставить оценку каналу тут - (1000+ подписчиков и только 50+ оценок - 5% как бы норм, но почему не больше?)

- Задонатить на новые статьи и развитие канала (вести канал несложно, статьи и соревнования занимают очень много времени) тут:

-- На чай -

-- Договор ТКС 5011673505




Identify fish challenge - playing with object detection

My path to learning SSD and YOLO and my experience in participating in a video object search competition with 300+GB of data Статьи автора - Блог -