Аугментация ограничивающих боксов в детекции: форматы, `BboxParams` и типичные ошибки
Когда в пайплайне детекции всё вроде настроено правильно, а mAP
Чистая правда: как компьютерное зрение помогает делать мир чище
В целях защиты персональных данных участников «Чистых игр» вместо оригинальных фотографий использовались стилизованные иллюстрации, сгенерированные с помощью технологий ChatGPT. Для демонстрации работы алгоритмов использовались в основном мои фотографии либо изображения из открытых источников. Всем привет! Меня зовут Алина, я инженер‑исследователь в Центре искусственного интеллекта СФУ. В этой статье расскажу, как мы применяем методы компьютерного зрения для анализа фотографий уборок в проекте «Чистые игры»
Когда YOLO не спасает: как один параметр может испортить всё
История о том, почему в ML побеждают не те, у кого самая большая модель, а те, кто понимает, что они делают.ВведениеСовременные object detection-модели достаточно мощные, чтобы «из коробки» выдавать приемлемую точность. Особенно если задача выглядит простой — например, определить, где на покерном столе лежат карты.Но «приемлемо» и «надёжно» — не одно и то же.В одном из проектов заказчик обучил модель, которая показывала 93% точности на валидной выборке, но на практике её приходилось постоянно подчищать вручную. Модель теряла карты в нужных моментах, срабатывала на графику трансляции и мешала, а не помогала аналитике.
Обнаружение дронов (БПЛА) с использованием ИИ и компьютерного зрения
На данный момент актуально создание системы обнаружения беспилотных летательных аппаратов (БПЛА), особенно дронов. Системы обнаружения дронов должны выполнять следующие функции:
