TAPe+ML: детекция, классификация и теперь и сегментация SOTA‑уровня в 0.1M параметров
кадр из фильма Космическая Одиссея 2001
Еще одна мировая революция. Мы улучшили модель для любых CV-задач, добавив сегментацию. И еще лучше SOTA
кадр из фильма Космическая Одиссея 2001
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 —
