разметка данных.

Бесплатный аналог Auto Label от Roboflow: как я разметил 12 576 кадров за ночь

Датасет для детекции средств индивидуальной защиты я собирал под диплом. Классов шесть, и они устроены несимметрично. Три положительных: Gloves, Safety Shoes, Welding mask. Три отрицательных, по которым и считается нарушение: Without Glove, Without Safety Shoes, Without welding mask.На старте казалось, что проблема в модели. Оказалось, проблема в разметке.Ниже про то, как я собрал свой автоаннотатор на SAM3, чем он отличается от Roboflow Auto Label и что из этого вышло.Задача

продолжить чтение

Сеня девелопер уходит → CNER Developer приходит: как мы дообучили GigaAM-v3

продолжить чтение

Как мы делали «золотой датасет» для оценки агентов

Однажды мы решили сделать золотой датасет. Он был нам нужен для улучшения и масштабирования МВП, прошедшего пилот. Мы думали, что сделать его будет также просто как и МВП, и отправили первую версию в работу к нашим разметчикам. Мы верили что это будет быстрое приключение на 15 минут туда и обратно (ведь мы хотели разметить всего 5000 диалогов), но никогда так не ошибались. Оказалось, что живые люди понимают ТЗ творчески, а я расскажу, с чем мы столкнулись, когда, наконец-то дождались своей разметки.Первые шаги

продолжить чтение

Как мы сделали простой офлайн‑разметчик для YOLO и COCO с семантической и panoptic‑сегментацией

Окно для разметки изображенийВ настоящий момент я работаю над проектом по детекции дефектов дорожно‑транспортной инфраструктуры. Находимся на самом начальном этапе, подбираем модели для детекции.

продолжить чтение

Как мы собрали ИИ-конвейер для разметки продуктового фидбэка

Привет! На связи Андрей Безруков из команды Авито Рекламы. Если вы работаете с обратной связью от пользователей, то наверняка понимаете, что для разбора нужно не только увидеть комментарий о проблеме, но и понять её точный смысл, сохранить все затронутые темы и применить консистентные правила разметки. Наша команда собрала для этого систему из специализированных ИИ-агентов, Python-помощника и обновляемой таксономии.

продолжить чтение

Почему датасет без единой ошибки может быть плохим датасетом

продолжить чтение

Точность 99,2% и ни одной найденной опухоли: во что обходится компьютерное зрение в медицине

Разговор всегда начинается одинаково.«Вы же делаете детекцию брака на конвейере. Там деталь и дефект, тут снимок и опухоль. Разница в датасете. Дайте модель, которая находит рак, точность нужна процентов 98, ну 99, чтобы наверняка».Логика в этом есть, и я не иронизирую. Архитектурно между дефектом сварного шва и узлом в легком действительно нет пропасти, обе задачи это поиск аномалии на картинке, и обе решаются примерно одним семейством сетей. Человек напротив рассуждает правильно ровно до того момента, пока не произносит слово «точность».Дальше я обычно прошу пять минут и открываю калькулятор.

продолжить чтение

Компьютерное зрение против рутины: как мы ускорили анализ поведения лабораторных мышей

продолжить чтение

Когда нашим дорогим инженерам сильно надоело 5 раз проверять документацию за подрядчиками

продолжить чтение

Месть дата-сайентиста: почему LLM не отменили нашу профессию

Закончилась ли золотая эпоха дата-сайентистов? Когда-то Harvard Business Review назвал эту профессию «самой сексуальной работой XXI века». В технологической индустрии позиции data scientist часто входили в число самых высокооплачиваемых. При этом работа требовала необычного сочетания навыков:Data Scientist (сущ.): человек, который знает статистику лучше любого разработчика и разбирается в разработке лучше любого статистика.— JosH100 (@josh_wills), 3 мая 2012 года

продолжить чтение