TAPe+ML v3 на arXiv: превосходим SOTA в классификации, детекции и сегментации при <100 тыс. параметров
Мы опубликовали на arXiv статью TAPe+ML: A Compact Structured Representation for Multi‑Task Computer Vision. В ней собраны результаты TAPe+ML v3 на задачах классификации, object detection, instance segmentation, индексации и поиска сцен в видео, а также в промышленном OOD‑пилоте.Статья на arXiv: TAPe+ML: A Compact Structured Representation for Multi‑Task Computer VisionЕсли вы впервые читаете о TAPe, можно начать с наших предыдущих материалов:TAPe + ML: универсальная архитектура компьютерного зренияTAPe‑дневник: эксперименты с детекцией на COCO
Тихая-тихая мировая революция. Мы сделали модель распознавания для любых задач компьютерного зрения – и выше уровня SOTA
Мы не приверженцы теории марксизма-ленинизма (у нас своя теория), но иначе нашу разработку не назовешь. Вы можете к ней (к революции) присоединиться – просто начав пользоваться нашей моделью.
TAPe + ML: универсальная архитектура компьютерного зрения вместо патчей и «сырых» пикселей
Пять лет назад я начал работать с или в проекте Comexp Research Lab - научно-исследовательской компании, в которой тогда было два человека (считая меня). На самом деле исследованиями компания в своей области занимается примерно 15 лет, просто именно на последние пять лет (и особенно на последние полтора года) пришлась самая интенсивность разработок и открытий.
