Мы довели TAPe‑детекцию на COCO до уровня лучших SOTA‑моделей по точности, но с двумя порядками выигрыша по параметрам и радикально меньшими требованиями к данным и ресурсам. При этом модель держит 7–8 мс на изображение при mAP50 на уровне RF‑DETR‑2XL и работает почти одинаково быстро на GPU и CPU. В этом финальном посте нашего "дневника" мы подведем итоги эксперимента, покажем ключевые бенчмарки и объясним, почему TAPe‑подход позволяет реально экономить данные, железо и время разработки.Если вы тут впервые, сначала можно посмотреть:базовую статью про TAPe+ML —
продолжить чтение
В этом посте продолжаем дневник TAPe‑детекции на COCO: добавляем сегментацию по контрастным патчам на границе объектов, дорабатываем классификацию, избавляемся от learning rate и смотрим, как ведёт себя YOLO на нашем маленьком датасете.Если вы тут впервые, сначала можно посмотреть:базовую статью про TAPe+ML — TAPe + ML: универсальная архитектура компьютерного зренияFAQ по TAPe‑детекции — FAQ по TAPe‑детекции объектов (как мы учимся детектить объекты одномоментно и в десятки раз эффективней/дешевле ML)как TAPe чувствует себя против SOTA —
продолжить чтение
В этом посте продолжаем дневник TAPe‑детекции и рассказываем, что получилось после отказа от трансформеров: насколько сократилось число параметров, как работают локальные ассоциации TAPe‑патчей и почему на лице человека у нас начинает “сам по себе” появляться зачаток сегментации.Если вы тут впервые, сначала можно посмотреть:базовую статью про TAPe+ML — TAPe + ML: универсальная архитектура компьютерного зренияFAQ по TAPe‑детекции —
продолжить чтение
В этой статье продолжаем онлайн‑дневник экспериментов с TAPe‑подходом к компьютерному зрению на COCO. Кратко: подняли точность до ~98% на двухпроцентной выборке, уменьшили количество ложных срабатываний и начали переход от поиска центроидов к детекции прямоугольников вокруг объектов.Если вы тут впервые, сначала можно посмотреть:базовую статью про TAPe+ML — TAPe + ML: универсальная архитектура компьютерного зренияКак наш домашний НИИ обошёл DINOv2, ViT и десятки ML‑моделей в видео‑разметкепредыдущие части дневника
продолжить чтение
