Naghunahuna kami nga nahibal-an nimo ang bahin sa paglungtad sa usa ka mapuslanon nga produkto sa Intel nga gitawag (OpenVINO) toolkit - usa ka hugpong sa mga librarya, mga himan sa pag-optimize ug mga kapanguhaan sa impormasyon alang sa pagpalambo sa software gamit ang computer vision ug Deep Learning. Tingali nahibal-an usab nimo nga ang labing kaayo nga paagi aron mahibal-an ang usa ka himan mao ang pagsulay sa paghimo usa ka butang gamit kini gikan sa wala. Kung ang duha nga mga tesis walaβy hinungdan sa bisan unsang pagsupak, nan andam ka nga moapil sa OpenVINO hackathon, nga gihuptan sa Intel. Nizhny Novgorod gikan sa Nobyembre 30 ngadto sa Disyembre 1.
Ug ang Nizhny Novgorod, sa laing bahin, nahimutang ubos sa 4 ka oras sa "Swallow" gikan sa Moscow. Kini maoy laing argumento nga pabor.
Bisan kinsa nga adunay labing menos pipila ka kasinatian sa programming sa C o Python gidapit sa pag-apil sa hackathon. Mahimo nimo kini sa usa ka tibuok nga team sa usa ka higayon, o mahimo nimo kini nga mag-inusara - kini mahimong makapaikag alang sa tanan.
Hingpit nga bisan unsang mga ideya ang gidawat alang sa kalamboan. Ang tahas sa mga partisipante nga grupo mao ang pagsugyot sa paggamit sa mga algorithm sa panan-awon sa kompyuter base sa mga neural network aron masulbad ang usa o daghan pa nga mga problema. Dugang pa sa ideya, gikinahanglan nga ipakita ang usa ka prototype sa solusyon o bahin niini gamit ang Intel OpenVINO toolkit software nga produkto, ingon man banabana sa pagkakomplikado sa pagpatuman ug pag-deploy.
Mga pananglitan sa mga direksyon ug mga hilisgutanSafety
- Ang pagkakita sa mga anomaliya sa kinaiya sa tawo: agresibo nga mga lihok, paglatagaw (ang gidugayon sa presensya sa usa ka tawo sa entablado kadudahan), nahulog (kinahanglan ang medikal nga pagtagad).
- Tabang sa daplin sa dalan: pag-monitor sa kahimtang sa drayber, pag-analisar sa sitwasyon sa trapiko, pagtagna sa mga sitwasyon sa emerhensya aron mapugngan kini, pag-ila ug pag-ila sa mga plaka sa lisensya.
Retail ug Kalingawan
- Computational nga litrato. Paggamit sa convolutional neural network alang sa pagpaayo sa imahe / post-processing. Paghiusa sa lawom nga mga solusyon sa pagkat-on sa mga serbisyo sa web (chat bots, Web GUI).
- Rekomendasyon ug adaptive nga mga sistema base sa mga panagna sa gender, edad, emosyon ug uban pang mga kinaiya sa user.
- Pag-ila sa bisita, pagsubay sa sulud, pagtuki sa oras sa pagpabilin ug pagbisita sa mga lugar.
- Pagbanabana sa pose sa tawo: tigbansay sa sports, 2D ug 3D skeletal animation, pagkontrol sa lihok.
Industrial
- Mga intelihente nga pabrika ug negosyo: kontrol sa kaluwasan sa industriya (mga himan nga nahabilin, gipugngan nga mga lugar), automation sa proseso, pagtuki sa anomaliya.
- Lawom nga pagkat-on alang sa panimalay: mga sistema sa seguridad, mga kagamitan sa auxiliary
- Agrikultura: pagkakita sa mga peste, mga sakit sa tanum.
Ang matag team hatagan og Raspberry Pi 3 board ug hardware accelerator atol sa hackathon. . Girekomenda nga i-install kini daan sa mga laptop sa trabaho ug ug susihon ang operasyon niini.
Ang mga mananaog sa hackathon makadawat og mga premyong salapi: alang sa 1st place - 100 rubles, alang sa 000nd place - 2, alang sa 50rd place - 000 rubles.
Busa, nagkita mi sa buntag sa Nobyembre 30 sa Nizhny Novgorod sa dalan Pochainskaya, building 17, building 1. Dali ug bisitaha!
Source: www.habr.com