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In questa puntata con Gabriele Lombardi, CTO di ArgoVision, esploriamo lo stato dell’arte della computer vision tra approcci classici e deep learning. Parliamo di sfide reali come anomaly detection, few-shot learning e affidabilità in ambito industriale, oltre ai vincoli dell’edge computing su memoria, potenza ed energia e a come testarne modelli e pipeline. Sul fronte ingegneristico, tocchiamo organizzazione dei team R&D e prodotto, codice pulito, CI, toolchain Python e quando ha senso spingersi verso C++ per le performance.
By Python MilanoIn questa puntata con Gabriele Lombardi, CTO di ArgoVision, esploriamo lo stato dell’arte della computer vision tra approcci classici e deep learning. Parliamo di sfide reali come anomaly detection, few-shot learning e affidabilità in ambito industriale, oltre ai vincoli dell’edge computing su memoria, potenza ed energia e a come testarne modelli e pipeline. Sul fronte ingegneristico, tocchiamo organizzazione dei team R&D e prodotto, codice pulito, CI, toolchain Python e quando ha senso spingersi verso C++ per le performance.

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