Как стать автором
Обновить
5
0
ComBox Technology @ComBox

инженер-программист

Отправить сообщение

Как мы сделали акселератор инференса нейронных сетей для ЦОД с 64 чипами Intel Movidius

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров2.9K

Некоторое время назад мы искали оптимальное аппаратное и программное обеспечение для исполнения нейронных сетей в ЦОД и "на краю" (edge computing). В рамках нашего исследования мы протестировали множество устройств, от процессоров до встроенной графики iGPU и GPGPU различных производителей. С результатами исследования можно ознакомиться по ссылке.

В рамках этого исследования нас заинтересовал VPU Intel Movidius (MyriadX). На его базе мы решили создать и компактное решения для исполнения "на краю", и мощный акселератор инференса для ЦОД. Что у нас из этого получилось - читайте под катом.

Читать далее
Всего голосов 11: ↑10 и ↓1+9
Комментарии12

Защита моделей нейронных сетей при помощи аппаратных ключей SenseLock

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров3.2K

Нейронные сети помогают нам решать различные задачи в сфере AI и компьютерного зрения. Например, детектирование, классификация, сегментация, распознавание объектов и многие другие. Во многих случаях используются готовые предобученные модели, которые дообучаются по собственным данным разработчика для получения готового отраслевого решения. В этом случае ценность представляет как сам датасет (набор размеченных данных для дообучения), так и полученная модель. Если модель эксплуатируется у Заказчика, распространяется по лицензионной схеме и обладает достаточными для рынка показателями точности, то она сама по себе представляет ценность, так как может быть скопирована и запущена в рамках сторонних решений.

Одной из задач, которая встает на этапе деплоймента готовых решений на базе нейронных сетей – это защита разработанных и предобученных моделей от несанкционированного использования с интеграцией системы лицензирования и лимитированием сроков в варианте срочных лицензий.

Защита нейронной сети может быть физическая и юридическая. Юридическая защита обычно заключается в использовании «водяных знаков», и поможет доказать, что нейронная сеть используется не законно. Физическая защита сводится к блокировке защищенной модели. В данной статье мы рассмотрим физическую защиту на основе ключей SenseLock и фреймворка Intel OpenVINO.

Мы в своих решениях используем оптимизацию моделей и инференс (исполнение моделей) в фреймворке Intel OpenVINO. Это позволяет оптимизировать скорость исполнения нейронных сетей на всей линейке устройств Intel начиная от CPU, встроенной графики iGPU и заканчивая ускорителями VPU на базе Intel Movidius (MyriadX).

Читать далее
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+2
Комментарии0

Проект Natasha. Набор качественных открытых инструментов для обработки естественного русского языка (NLP)

Время на прочтение34 мин
Количество просмотров88K
Два года назад я писал на Хабр статью про Yargy-парсер и библиотеку Natasha, рассказывал про решение задачи NER для русского языка, построенное на правилах. Проект хорошо приняли. Yargy-парсер заменил яндексовый Томита-парсер в крупных проектах внутри Сбера, Интерфакса и РИА Новостей. Библиотека Natasha сейчас встроена в образовательные программы ВШЭ, МФТИ и МГУ.

Проект подрос, библиотека теперь решает все базовые задачи обработки естественного русского языка: сегментация на токены и предложения, морфологический и синтаксический анализ, лемматизация, извлечение именованных сущностей.

Для новостных статей качество на всех задачах сравнимо или превосходит существующие решения. Например с задачей NER Natasha справляется на 1 процентный пункт хуже, чем Deeppavlov BERT NER (F1 PER 0.97, LOC 0.91, ORG 0.85), модель весит в 75 раз меньше (27МБ), работает на CPU в 2 раза быстрее (25 статей/сек), чем BERT NER на GPU.

В проекте 9 репозиториев, библиотека Natasha объединяет их под одним интерфейсом. В статье поговорим про новые инструменты, сравним их с существующими решениями: Deeppavlov, SpaCy, UDPipe.

Всего голосов 57: ↑55 и ↓2+53
Комментарии25

Детектирование состояния светофоров на железнодорожных переездах для фиксации нарушений ПДД

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров3.4K
Недавно столкнулись с любопытной, на вид простой, но неоднозначной, задачей детектирования состояний железнодорожных светофоров для фиксации нарушений ПДД. Проблема оказалась в том, что подключение к железнодорожной автоматике – это сложная процедура, требующая большого количества согласований, а прокладка соответствующих кабелей требует капитальных затрат. Альтернатива – детектировать состояние светофора с камеры видеонаблюдения и фиксировать факт нарушений ПДД по данным с камеры.

Предварительно поставив цель и согласовав план проведения испытаний программно-аппаратного комплекса детектирования нарушений ПДД на регулируемых железнодорожных переездах, в качестве объекта для тестирования мы выбрали Инженерный центр Октябрьской железной дороги. Там реализован полномасштабный макет железнодорожного переезда, на котором была установлена камера и комплекс для фиксации нарушений:


Всего голосов 12: ↑3 и ↓9-6
Комментарии56

Хабр Конвертер: чтобы версталось легко

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров14K
Наверняка многие из вас хотя бы однажды пользовались хабраконвертером, который официально рекомендован администрацией Хабра — https://shirixae.github.io/habraconverter-v2/. Несколько лет назад его создал хабравчанин meta4, а потом доработал Shirixae. Принцип простой: открываете гуглодок с постом, Ctrl-A, Ctrl-C и вставляете в окно конвертера. Нажимаете кнопку «Конвертировать» и получаете готовый код вёрстки, который можно вставлять в редактор Хабра и публиковать. Только перед этим нужно пройтись и поправить кое-какие мелочи.

И всё бы хорошо, если верстать приходится не слишком часто. Или посты небольшие, несложные. Но если вы верстаете помногу, и в постах есть и картинки, и таблицы, и куски кода, то из раза в раз приходится делать рутину: вставлять нужные пустые строки и убирать лишние, заменять теги <sоurce> на <cоde>, и т.д. и т.п. Мы решили потратить день, чтобы потом долетать за час, и допилили конвертер.

Новая версия лежит тут, а под катом — перечисление доработок.
Читать дальше →
Всего голосов 113: ↑112 и ↓1+111
Комментарии31

Объектовая видеоаналитика на транспорте

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров3.2K
Существует большое количество задач, где процессинг и обработку контента необходимо выполнять «на краю», то есть в непосредственной близости от источника данных (камер). В частности, это касается и задач объектовой видеоаналитики, например, в рамках проектов по оптимизации транспортной инфраструктуры.

Рассмотрим несколько совместных решений от российского интегратора ГК «Ларга» и разработчиков систем объектовой видеоаналитки, компании ComBox Technology.

image
Всего голосов 11: ↑11 и ↓0+11
Комментарии0

В поисках свежести

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров5.1K
20 марта 2010 года началось извержение вулкана Эйяфьядлайёкюдль в Исландии. 14 июля 2015 года межпланетная станция New Horizons передала на Землю фотографии Плутона. 15 апреля 2019 года случился пожар в соборе Парижской Богоматери. Что общего в этих случаях?



Каждое подобное событие сопровождается всплеском интереса со стороны пользователей интернета. Люди хотят не только прочитать о том, что произошло, но и взглянуть на фотографии. Они идут в поиск картинок и ожидают найти там свежие, актуальные снимки, которые могли не существовать ещё несколько часов назад. Интерес возникает неожиданно и за несколько дней падает почти до нуля.

Особенность ситуации в том, что обычные поисковые механизмы не заточены на подобный сценарий. Более того, критерий свежести контента противоречит другим важным свойствам хорошего поиска: релевантности, авторитетности и т. д. Нужны особые технологии, чтобы не просто находить новый контент, но и сохранять баланс в результатах.

Меня зовут Денис Сахнов, сегодня я расскажу о новом подходе к доставке свежего контента до Яндекс.Картинок. А мой коллега Дмитрий Кривоконь krivokon поделится подробностями о метриках и ранжировании свежих картинок. Вы узнаете о старом и новом подходе к оценке качества. А ещё мы напомним о YT, Logbroker и RTMR.

Читать дальше →
Всего голосов 26: ↑25 и ↓1+24
Комментарии7

Пишем операционную систему. Часть 1. Загрузчик

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров42K
Всем привет! Сегодня мы напишем загрузчик, который будет выводить «Hello World» и запустим его на VirtualBox. Писать будем на ассемблере FASM. Скачать его можно отсюда. Также нам понадобится собственно VirtualBox и UltraISO. Перед тем как писать код, разберемся как загружаются операционные системы.

Итак, когда мы нажимаем большую кнопку включения на нашем компьютере запускается система, которая есть на любом компьютере — BIOS (Basic Input/Output System или базовая система ввода/вывода). Задача BIOS это:

Читать дальше →
Всего голосов 52: ↑44 и ↓8+36
Комментарии37

Детекция кашля на Intel NUC

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров2.5K
Собственно, да, на простом языке – мы захотели (и реализовали) детектор кашляющих людей, но не по позе (так как это требует больших ресурсов), а путем классификации входящих фото после детекции лица с расширением зоны.

Детектор кашля для Intel NUC
Читать дальше →
Всего голосов 10: ↑4 и ↓6-2
Комментарии9

Применение детектора курения на транспорте

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров3.6K


Ранее мы рассказывали про детекцию курения посредством объектовой видеоаналитики. Попробуем теперь рассмотреть практические аспекты применения данных решений и конкретные отрасли внедрения, а также их преимущества для бизнеса.

На наш взгляд самой интересной сферой применения является транспорт, в частности – каршеринг, где уже сейчас предусмотрены меры наказания в виде штрафов за курение в салонах арендованных автомобилей. Сумма штрафа варьируется в зависимости от компании от 5 до 15 тысяч рублей. Возвращаясь к сравнению объектовой видеоаналитики и датчиков, датчики не улавливают вейпы и иные приспособления для курения смесей, а также практически не чувствительны при открытых окнах автомобиля. Но это не отменяет факт нарушения и, соответственно, законного наказания в виде штрафа в соответствии с договором.
Читать дальше →
Всего голосов 10: ↑10 и ↓0+10
Комментарии35

Комплекс детекции курения по фото или видео на базе Intel NUC

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров4.5K
Intel NUC8i5BEK

В этом посте мы расскажем о том, как решали задачу определения факта курения посредством объектовой видеоаналитики на Intel NUC. На входе – видеопотоки с камер видеонаблюдения, которые декодируются, нарезаются на вычислителе на фреймы, а далее каждый фрейм (с учетом делителя кадровой частоты) отдается нейронной сети, которая детектирует наличие факта курения и возвращает вероятность события.
Читать дальше →
Всего голосов 8: ↑7 и ↓1+6
Комментарии9

Снос башни и точный расчет. Первоапрельский NUCо-конкурс Intel

Время на прочтение21 мин
Количество просмотров2.3K


Вы будете смеяться, но мы снова проводим конкурс, посвященный нашему любимому Intel NUC. Мы, в свою очередь, хотим посмеяться вместе с вами, поэтому конкурс на этот раз будет шуточный, посвященный неумолимо наступающему на нас первому апреля. А вот приз будет вполне настоящий, самым непосредственным образом относящийся к NUC.

В нашем новом конкурсе участвуют идеи по самому остроумному и изобретательному использованию компьютеров Intel NUC в быту и профессии. Условия, как обычно, максимально свободны — предлагайте любые варианты применения NUC на ваше усмотрение.
Читать дальше →
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0+5
Комментарии9

Интерес к коронавирусу COVID-19 в сети Интернет. Что ищут, сколько, где и как? Посмотрим Яндекс.Вордстат и Гугл.Тренды

Время на прочтение2 мин
Количество просмотров21K
Коронавирусы известны давно, но только с появлением COVID19 интерес к новому вирусу со стороны обывателей возрос в сотни раз. Разумеется, заслуга в этом и СМИ, и влияния самого вируса с особенностями его распространения, и попыток государств в предотвращении распространения пока малоизученной инфекции и минимизации ущерба.

Стало любопытно последствие интереса людей в РФ и стран СНГ по теме коронавирусной инфекции. За основу возьмем данные числа запросов в поисковой системе Яндекс:

История запросов коронавирус
Читать дальше →
Всего голосов 26: ↑15 и ↓11+4
Комментарии12

Промышленные безвентиляторные ПК на базе Intel NUC в объектовой видеоаналитике

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров7.4K
Пост-призер новогоднего NUCо-конкурса Intel.

Мы в компании ComBox работаем с Intel NUC начиная с четвертого поколения и используем их для исполнения нейронных сетей в объектовой видеоаналитике. В 2014 году мы начали знакомство с модели Intel NUC4i5MYHE, потом решения были мигрированы на Intel NUC5i3RYB, сейчас применяются Intel NUC8i5BEK.

image
Пример решения на базе Intel NUC: сервер на 8 Intel NUC8i5BEK в форм-факторе 1U и Outdoor Box NUC (промышленный безвентиляторный ПК для наружного использования) на базе Intel NUC5i3RYB
Всего голосов 12: ↑11 и ↓1+10
Комментарии33

Разбор решения задач реальной промышленности (спасение поросят и другие)

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров21K
Свиноматка кормит поросят до 26-го дня. За это время она может на них прилечь, что приведёт к тому, что поросят станет чуть меньше, чем было в самом начале. Чтобы этого избежать, используются вот такие станки, как на фото, которые исключают её повороты и хождение по загону. У одной свиноматки — от 10 до 15 поросят. На первой неделе поросята ещё не понимают, что эта туша опасна, и могут не уйти из опасной области, когда она ложится. Когда это происходит, поросёнок громко визжит примерно в половине случаев. Часть поросят можно спасти, если вовремя поднять свинью. Задача — детектировать такие случаи и вызывать сотрудника.


Как видите, этот вариант решения распознаёт поросят на видео и считает их.

Ещё были задачи оптимизации вентиляции в шахте (сэкономить на электричестве, но не убить при этом шахтёров); моделирование растекания жидкости; матмодель расплава; определение каски и очков на сотруднике перед входом в опасную зону и поиск брака на шоколадных батончиках.

Когда представитель MARS сказал, что принесёт обучающую выборку, мы не думали, что это будет четыре коробки шоколадок Twix Minis.
Читать дальше →
Всего голосов 55: ↑54 и ↓1+53
Комментарии19

7 лет хайпа нейросетей в графиках и вдохновляющие перспективы Deep Learning 2020-х

Время на прочтение14 мин
Количество просмотров34K


Новый год все ближе, скоро закончатся 2010-е годы, подарившие миру нашумевший ренессанс нейросетей. Мне не давала покоя и лишала сна простая мысль: «Как можно ретроспективно прикинуть скорость развития нейросетей?» Ибо «Тот, кто знает прошлое — тот знает и будущее». Как быстро «взлетали» разные алгоритмы? Как вообще можно оценить скорость прогресса в этой области и прикинуть скорость прогресса в следующем десятилетии? 



Понятно, что можно примерно посчитать количество статей по разным областям. Метод не идеальный, нужно учитывать подобласти, но в целом можно пробовать. Дарю идею, по Google Scholar (BatchNorm) это вполне реально! Можно считать новые датасеты, можно новые курсы. Ваш же покорный слуга, перебрав несколько вариантов, остановился на Google Trends (BatchNorm)

Мы с коллегами взяли запросы основных технологий ML/DL, например, Batch Normalization, как на картинке выше, точкой добавили дату публикации статьи и получили вполне себе график взлета популярности темы. Но не у всех тем путь усыпан розами взлет такой явный и красивый, как у батчнорма. Некоторые термины, например регуляризацию или skip connections, вообще не получилось построить из-за зашумленности данных. Но в целом тренды собрать удалось.

Кому интересно, что получилось — добро пожаловать под кат!
Читать дальше →
Всего голосов 100: ↑99 и ↓1+98
Комментарии50

Ежегодный отчетный хабрапост — 2019

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров1.8K


Вот и пришел 2020 — год крысы, мыши и прочих периферийных устройств. Закончившийся 2019 был для блога Intel юбилейным — в феврале ему исполнилось ровно 10 лет, а сейчас нам почти одиннадцать. За это время мы опубликовали 1179 статей, из них 55 — в прошлом году. Впрочем, что-то я резко углубился в статистику — нам и без цифр есть в чем отчитаться. Давайте вспомним обо всем хорошем, что случилось в блоге за прошедший год. А о плохом не будем — зачем нам оно?
Читать дальше →
Всего голосов 21: ↑17 и ↓4+13
Комментарии2

Datalore: открываем бета-версию приложения для анализа данных на Python

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров26K
Привет, Хабр!

В рядах инструментов JetBrains пополнение. Мы запускаем открытую бета-версию Datalore — умной веб-среды для анализа и визуализации данных на языке Python.

Машинное обучение уверенно захватывает мир: алгоритмы интеллектуального анализа данных стоят за современными коммерческими разработками и исследованиями. Мы разработали приложение, с которым решать задачи машинного обучения легко и приятно: все необходимые инструменты data science доступны из коробки, а умный редактор кода на Python облегчает процесс анализа данных.


Читать дальше →
Всего голосов 80: ↑76 и ↓4+72
Комментарии34

Как научить нейросеть воспроизводить игровую физику

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров14K
Практически в любой современной компьютерной игре наличие какого-либо физического движка является обязательным условием. Развевающиеся на ветру флаги и кролики, бомбардируемые шарами, ― всё это требует надлежащего исполнения. И, конечно, пусть не все герои носят плащи… но те, кто носят, действительно нуждаются в наличии адекватной симуляции развевающейся ткани.



И всё же полное физическое моделирование таких взаимодействий часто становится невозможным, поскольку оно на порядки медленнее необходимого для игр в реальном времени. Данная статья предлагает новый метод моделирования, который может ускорить физические симуляции, сделать их в 300-5000 раз быстрее. Цель его состоит в том, чтобы попытаться научить имитации физических сил нейронную сеть.
Читать дальше →
Всего голосов 55: ↑51 и ↓4+47
Комментарии5

Новогодний конкурс Intel, главный приз — Intel NUC

Время на прочтение2 мин
Количество просмотров6.2K


Что мечтает найти под елочкой читатель нашего блога на habr? Ну, явно не плюшевого зайчика. Департамент Содействия Деду Морозу компании Intel решил сделать вам праздничный сюрприз. Не успел закончиться один конкурс с Intel NUC в качестве приза, как мы начинаем новый. Его условия мы сделали еще проще, а вот суперприз оставили все тем же.

Итак, хотите Intel NUC в подарок на Новый Год? Заметьте, даже вести себя хорошо целый год не требуется.
Читать дальше →
Всего голосов 30: ↑15 и ↓150
Комментарии34
1

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
Зарегистрирован
Активность