-
Vision Transformers в промышленной дефектоскопии: как нейросети нового поколения выявляют производственные дефекты
Контроль качества на производстве остаётся одной из ключевых задач современной промышленности. Даже незначительные дефекты в металле, пластике, электронике или композитных материалах могут привести к серьёзным последствиям: от брака продукции до аварий и дорогостоящих отзывов партий товаров. Традиционные методы дефектоскопии долгое время основывались на ручной проверке или классических алгоритмах компьютерного зрения. Однако рост производственных скоростей и…
-
Segment Anything Model: универсальная сегментация объектов на изображениях
Компьютерное зрение за последние годы стало одним из самых динамично развивающихся направлений искусственного интеллекта. Алгоритмы научились распознавать лица, определять объекты на фотографиях и анализировать сложные сцены на видео. Однако одна из задач долгое время оставалась технически сложной — точное выделение границ объектов на изображении. Эта задача называется сегментацией. В 2023 году исследователи представили систему Segment…
-
FlashAttention: ускорение трансформеров за счёт оптимизации памяти GPU
За последние годы архитектура трансформеров стала фундаментом большинства современных систем искусственного интеллекта. Именно на ней построены крупные языковые модели, системы генерации изображений и многие инструменты анализа данных. Однако вместе с ростом размеров моделей появилась и новая проблема: огромные вычислительные требования. Даже самые мощные графические процессоры сталкиваются с ограничениями пропускной способности памяти при обработке длинных последовательностей…