Artwork

Контент предоставлен Mikhail. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Mikhail или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
Player FM - приложение для подкастов
Работайте офлайн с приложением Player FM !

#058 ML Дмитрий Матвейчев. Компьютерное зрение в радиосвязи

56:27
 
Поделиться
 

Manage episode 409807288 series 2602683
Контент предоставлен Mikhail. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Mikhail или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
В гостях выпуска Дмитрий Матвейчев - Deep Learning Researcher, PhD кандидат, занимающийся разработкой нейронных сетей для решения задач компьютерного зрения с использованием mmwave FMCW радаров. Разговариваем о том, зачем компьютерное зрение нужно в радиосвязи на примере микроволновых радаров. Как совместить классическую цифровую обработку сигналов с современными подходами из области машинного обучения, что такое радары и какие у них есть применения в гражданской промышленности, заменят ли радары камеры и лидары в беспилотных автомобилях, сколько стоит вставить радар в ухо и зачем потом махать руками, почему большой брат теперь не только смотрит за тобой, но и чувствует чем ты занимаешься, а также многое другое в выпуске.

Ссылки выпуска:

google soli - проект распознавания жестов от гугл (использовался в google pixel) (https://github.com/simonwsw/deep-soli)

Ramp-CNN - датасет + статья и код по обнаружению людей и машин (https://github.com/Xiangyu-Gao/Radar-multiple-perspective-object-detection?utm_source=catalyzex.com)

Курируемый лист датасетов и проектов использующих FMCW радары (https://github.com/ZHOUYI1023/awesome-radar-perception/blob/main/README.md)

SincNet - параметризация свертки как частотного фильтра (https://github.com/mravanelli/SincNet)

Еще больше ссылок по теме в телеграм-канале Стать специалистом по машинному обучению (https://t.me/toBeAnMLspecialist)

Буду благодарен за обратную связь!

Вступайте в книжный ML-клуб, где мы читаем книги по машинному обучению и смежным темам!

MLBookClub (https://t.me/+HIXnIwXIIFAyYzYy). Условия участия (https://t.me/toBeAnMLspecialist/750)

Мой телеграм для связи (https://t.me/kmsint)

Также со мной можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru

Я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!

И буквально пару месяцев назад я открыл доступ к пре-релизу нового курса по продвинутой разработке телеграм-ботов с элементами микросервисной архитектуры (https://stepik.org/a/153850?utm_source=mlpodcast&utm_campaign=ep_58), который пишу в соавторстве с крутыми разработчиками.

Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

  continue reading

65 эпизодов

Artwork
iconПоделиться
 
Manage episode 409807288 series 2602683
Контент предоставлен Mikhail. Весь контент подкастов, включая эпизоды, графику и описания подкастов, загружается и предоставляется непосредственно компанией Mikhail или ее партнером по платформе подкастов. Если вы считаете, что кто-то использует вашу работу, защищенную авторским правом, без вашего разрешения, вы можете выполнить процедуру, описанную здесь https://ru.player.fm/legal.
В гостях выпуска Дмитрий Матвейчев - Deep Learning Researcher, PhD кандидат, занимающийся разработкой нейронных сетей для решения задач компьютерного зрения с использованием mmwave FMCW радаров. Разговариваем о том, зачем компьютерное зрение нужно в радиосвязи на примере микроволновых радаров. Как совместить классическую цифровую обработку сигналов с современными подходами из области машинного обучения, что такое радары и какие у них есть применения в гражданской промышленности, заменят ли радары камеры и лидары в беспилотных автомобилях, сколько стоит вставить радар в ухо и зачем потом махать руками, почему большой брат теперь не только смотрит за тобой, но и чувствует чем ты занимаешься, а также многое другое в выпуске.

Ссылки выпуска:

google soli - проект распознавания жестов от гугл (использовался в google pixel) (https://github.com/simonwsw/deep-soli)

Ramp-CNN - датасет + статья и код по обнаружению людей и машин (https://github.com/Xiangyu-Gao/Radar-multiple-perspective-object-detection?utm_source=catalyzex.com)

Курируемый лист датасетов и проектов использующих FMCW радары (https://github.com/ZHOUYI1023/awesome-radar-perception/blob/main/README.md)

SincNet - параметризация свертки как частотного фильтра (https://github.com/mravanelli/SincNet)

Еще больше ссылок по теме в телеграм-канале Стать специалистом по машинному обучению (https://t.me/toBeAnMLspecialist)

Буду благодарен за обратную связь!

Вступайте в книжный ML-клуб, где мы читаем книги по машинному обучению и смежным темам!

MLBookClub (https://t.me/+HIXnIwXIIFAyYzYy). Условия участия (https://t.me/toBeAnMLspecialist/750)

Мой телеграм для связи (https://t.me/kmsint)

Также со мной можно связаться по электронной почте: kms101@yandex.ru

Я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (https://stepik.org/120924). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!

И буквально пару месяцев назад я открыл доступ к пре-релизу нового курса по продвинутой разработке телеграм-ботов с элементами микросервисной архитектуры (https://stepik.org/a/153850?utm_source=mlpodcast&utm_campaign=ep_58), который пишу в соавторстве с крутыми разработчиками.

Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/)

  continue reading

65 эпизодов

Все серии

×
 
Loading …

Добро пожаловать в Player FM!

Player FM сканирует Интернет в поисках высококачественных подкастов, чтобы вы могли наслаждаться ими прямо сейчас. Это лучшее приложение для подкастов, которое работает на Android, iPhone и веб-странице. Зарегистрируйтесь, чтобы синхронизировать подписки на разных устройствах.

 

Краткое руководство