COCO.
Почему вы тратите время не на переговоры, а на чужую внутреннюю драму. Как проходят переговоры с крупными компаниями
Статья о наболевшем.Есть удобная, почти благородная формулировка: «рынок плохо воспринимает новые технологии». Она красивая, интеллигентная и вежливая, поэтому почти наверняка неправильная. Но проблема, конечно, вовсе не в рынке, а в том, что до рынка ещё надо добраться. А до него, как правило, сидит цепочка людей, которые либо не понимают, что им показывают, либо понимают слишком мало, но с очень большим апломбомРынок тут не при чем. просто сначала ты разговариваешь не с компанией, а с прослойкой людей, которые отлично умеют мешать, но плохо понимают – или не хотят понимать – что им показывают.
До свидания, любимые эмэльщики! Мы сделали стенд по компьютерному зрению, которым может воспользоваться каждый
На стенде ваши модели обучаются буквально на десятках картинок вместо тысяч, и дают не меньше 86% точности, при этом обходят YOLO — без GPU-кластеров и эмэль‑псевдомагии.Джекил и Хайд против священной коровы ML
TAPe‑детекция против COCO и SOTA: как мы обошли RF‑DETR и YOLO, с легкостью уложившись в 100k параметров (вместо 100M)
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 —
Аугментация ограничивающих боксов в детекции: форматы, `BboxParams` и типичные ошибки
Когда в пайплайне детекции всё вроде настроено правильно, а mAP
