Заметки про роботов

Казалось бы, банальный вопрос. Каждый скажет что на “….”. Но, по опыту, ответы очень разные. Кто-то обучает на машине где разрабатывает. Кто-то на Амазоне.
Сделал небольшое видео где попробовал структурировать все это:

А в этом посте чуть больше ссылок про которые говорю:

Возможно вы слышали, что недавно Intel остановил производство RealSense. Потом опомнился и сказал что все же останавливают только лидары (тут подробности есть). Записали с Васей небольшое видео о том чем можно заменить Intel:

А в этом после приведу небольшой список того что мы обсуждаем.

Меня регулярно спрашивают про то “какие книжки почитать по ML”, “что я читаю” и “как выбрать полезные статьи”. В целом, я пару раз касался этой темы, но везде не цельно/не структурированно.
Попробую разобрать в этом посту что почему и зачем читал/читаю.

Я люблю делать всякие странные штуки с Computer Vision. Назовем их “условно полезные девайсы”. Из того что я выкладывал на Хабре был рассказ про умную кормушку для птиц и штука для слежения за ребенком. Стараюсь держать себя в форме и смотреть что происходит вокруг. Какая новая аппаратура появляется, что с ней можно сделать и куда засунуть.

Летом на Kickstarter появилась интересная штука – OpenCV AI Kit.  Ребята засунули в одну небольшую плату камеру + акселератор нейронных сетей (Movidius 2).
Короче, первая штука в жизни которую заказал с кикстартера. Хотелось попробовать – необычный формфактор.

Любой разговор с заказчиками начинается с того что нужно как можно подробнее понять задачу. Чем дальше заказчик от ML, тем хуже он понимает какие есть варианты, как он собирается интегрировать решение, как оно должно работать и какие его ждут риски.
Разговор повторяется каждый раз. И надо не забывать все аспекты, все проблемы и все беды которые могут ждать готовое решение. У меня есть некоторый чек-лист/список, по которому я прохожусь каждый раз. По сути он был ещё лет пять назад, но тогда он был в голове, и был ограничен теми знаниями которые в тот момент были. В какой -то момент я решил его структурировать. Понимать не забыл ли что-то спросить (особенно это актуально когда большая задача и долго проговариваешь по каждому пункту). 

Собственно какую-то версию текущего списка я решил и опубликовать. Вдруг кому пригодиться. Список не претендует на полноту (особенно если начать закапываться в глубину какого-нибудь пункта). Более того, какие-то пункты списка пересекаются, но это скорее про направление разговора, как подводить к одним и тем же мыслям с разных сторон, убеждаясь что заказчик понимает тяжесть своих решений. Но перед началом любой работы я стараюсь иметь полное представление по вопросам которые в нём подняты. 

Иногда на своем канале я разбираю как работают различные системы машинного зрения. Точнее, анализирую как бы я реализовал какую-нибудь интересную систему, исходя из тех проявлений что я вижу. Для меня это полезно, так как позволяет понять “а не упускаю ли я какие то подходы или технологии”. Но, возможно для кого-то будет полезно, чтобы понимать как устроены кишки какой-нибудь системы.
Сегодня мы будем препарировать “Магазин без касс” от Азбуки Вкуса. Чуть подробнее агитку можно посмотреть вот тут. А в статье разберем как он сделан с технической стороны, и как бы я его сделал с алгоритмической.

Недавно помогал в подготовке одной задачки и ее проведении на хакатоне. Обещал сделать некоторый обзор того что там происходило. Плюс решил вообще рассказать про то где мы участвовали и своё отношение к хакатонам.