Как мы реализовали оптимальное обучение моделей в Luna Line. Часть 1. Классификация
Привет, Хабр! Меня зовут Анастасия Белозерова, я тимлид исследовательской команды, работающей над продуктом Luna Line
Из 360°-панорамы авто в настоящий 3D: Gaussian Splatting на чужих фотографиях машин
Наткнулся на рекламу сайта продажи авто в телеграме. Зашёл на сайт из любопытства, потыкал объявления и наткнулся на фичу — «3D-панорама». Зажимаешь, ведёшь пальцем, машина поворачивается перед тобой.Визуализация работы фичи
От 0 до 10 миллионов ИИ-проверок в месяц: как мы продуктивизировали CV в Пятёрочке за 8 месяцев
Привет, Хабр! Меня зовут Иван Попов, я руковожу командой компьютерного зрения CV Hub в дирекции искусственного интеллекта X5 Tech. А ещё у нас в команде есть Иваныч. Так пользователи «Пятёрочки» ласково называют нашу CV-систему, которая модерирует фотографии в «Клубе тайных покупателей». Когда анкета закрывается за час, в комментариях пишут: «Иваныч сегодня хорошо работает». Имя дали сами пользователи, совпадение с моим именем чистая случайность, опыт Amazon Go не повторяем))
Как я мерил точность ИИ в распознавании еды: бенчмарк, LLM-as-judge и баг с варёной гречкой
Строю приложение для подсчёта калорий по фото. Пользователь снимает тарелку, модель определяет блюдо, считает КБЖУ. Идея не новая, но мне важно, чтобы это работало именно на русской еде — борщи, гречки, котлеты по-домашнему.В какой-то момент стало некомфортно: я не знал, насколько модель вообще точна. «Кажется, работает нормально» — плохой ответ, если хочешь что-то улучшать. Решил померять нормально.Расскажу, что и как мерил, что получил — и про неожиданный вывод в конце, ради которого, честно говоря, и стоило это всё делать.Три вещи, которые хотелось знать
Видеоаналитика на промышленном объекте: почему большинство внедрений разочаровывают и как сделать правильно
Там, где нет людей, нет времени и нет права на ошибкуХочу поделится одной историей из жизни. На удалённом нефтепромысле в -30С° за бортом бригада выполняет огневые работы — сварку, рядом с действующим трубопроводом. По регламенту каждый должен быть в полном комплекте СИЗ, с газоанализатором. Мастер провел инструктаж, расписался в наряде‑допуске, и уехал на следующий объект. Инспектор по ТБ появится через два часа.Что происходит в эти два часа — не знает никто.
Как мы учили систему слышать тихого клиента на АЗС: двухмодальная аналитика для контроля сервиса
Распознать "здравствуйте" в записи — задача, которая уже решена. Труднее понять, кому это "здравствуйте" сказано, кто
Как и зачем мы сделали собственный OCR-бенчмарк
Однажды нам понадобилось выбрать OCR-модель для RAG-пайплайна. Казалось бы, задача простая: смотришь на лидерборды, берешь лучшую, PROFIT. Но быстро выяснилось, что, во-первых, то, что прекрасно срабатывает на каких-нибудь английских юридических документах, может не потянуть такие штуки как научные формулы, паспортные данные и таблицы на русском языке. А во-вторых, даже если крутой по всем параметрам бенчмарк для оценки качества распознавания говорит, «всё прочитали правильно, я проверил», точность ответов пользователю, который совершает запрос к чат-боту с RAG под капотом, может страдать.
Ожидание: сделать ИИ-примерочную обоев за 2 дня. Реальность: пришлось добучать свою модель на SD
В условиях жесткой конкуренции на рынке отделочных материалов любому магазину жизненно необходимо хоть какое-то осязаемое преимущество. Стандартными каталогами и скидками уже никого не удивить. Так у нас родилась идея: сделать онлайн-примерочную обоев. Кажется, звучит как киллер-фича — дать клиенту возможность до покупки увидеть, как конкретный паттерн будет смотреться в его реальном интерьере.
Детекция чужого почерка в экзаменационных бланках без эталонного образца
Один ученик писал экзаменационную работу, а кто-то чужой дописал часть за него. Как мы научили нейросеть распознавать это.Дано: государственная аттестация, бумажные бланки, никакого онлайн-контроля. Классический способ фальсификации: ученик начинает работу сам, потом часть дописывает кто-то другой: сосед, нанятый человек, преподаватель. Проверяющий смотрит на текст, но не оценивает почерк.Задача ИИ:
