PLAY PODCASTS
#058 ML Дмитрий Матвейчев. Компьютерное зрение в радиосвязи
Season 5 · Episode 4

#058 ML Дмитрий Матвейчев. Компьютерное зрение в радиосвязи

Machine Learning Podcast · Mikhail

March 31, 202456m 27s

Audio is streamed directly from the publisher (api.mave.digital) as published in their RSS feed. Play Podcasts does not host this file. Rights-holders can request removal through the copyright & takedown page.

Show Notes

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.<p><br /></p><p>Ссылки выпуска:</p><p><br /></p><p>google soli - проект распознавания жестов от гугл (использовался в google pixel) (<a href="https://github.com/simonwsw/deep-soli">https://github.com/simonwsw/deep-soli</a>)</p><p>Ramp-CNN - датасет + статья и код по обнаружению людей и машин (<a href="https://github.com/Xiangyu-Gao/Radar-multiple-perspective-object-detection?utm_source=catalyzex.com">https://github.com/Xiangyu-Gao/Radar-multiple-perspective-object-detection?utm_source=catalyzex.com</a>)<br /></p><p>Курируемый лист датасетов и проектов использующих FMCW радары (<a href="https://github.com/ZHOUYI1023/awesome-radar-perception/blob/main/README.md">https://github.com/ZHOUYI1023/awesome-radar-perception/blob/main/README.md</a>)<br /></p><p>SincNet - параметризация свертки как частотного фильтра (<a href="https://github.com/mravanelli/SincNet">https://github.com/mravanelli/SincNet</a>)<br /></p><p>Еще больше ссылок по теме в телеграм-канале Стать специалистом по машинному обучению (<a href="https://t.me/toBeAnMLspecialist">https://t.me/toBeAnMLspecialist</a>)<br /></p><p><br /></p><p>Буду благодарен за обратную связь!</p><p>Вступайте в книжный ML-клуб, где мы читаем книги по машинному обучению и смежным темам!<br /></p><p>MLBookClub (<a href="https://t.me/+HIXnIwXIIFAyYzYy">https://t.me/+HIXnIwXIIFAyYzYy</a>). Условия участия (<a href="https://t.me/toBeAnMLspecialist/750">https://t.me/toBeAnMLspecialist/750</a>)<br /></p><p><br /></p><p>Мой телеграм для связи (https://t.me/kmsint)</p><p>Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]<br /></p><p><br /></p><p>Я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (<a href="https://stepik.org/120924">https://stepik.org/120924</a>). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!<br /></p><p><br /></p><p>И буквально пару месяцев назад я открыл доступ к пре-релизу нового курса по продвинутой разработке телеграм-ботов с элементами микросервисной архитектуры (<a href="https://stepik.org/a/153850?utm_source=mlpodcast&amp;utm_campaign=ep_58">https://stepik.org/a/153850?utm_source=mlpodcast&amp;utm_campaign=ep_58</a>), который пишу в соавторстве с крутыми разработчиками.<br /></p><p><br /></p><p>Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (<a href="https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/">https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/</a>)</p>