yolo.
Аугментация ограничивающих боксов в детекции: форматы, `BboxParams` и типичные ошибки
Когда в пайплайне детекции всё вроде настроено правильно, а mAP
YOLOE: детектим что угодно без дотренировок
Всем привет! Представьте, сколько всего нужно сделать, чтобы дотренировать модель компьютерного зрения:Поиск и сборка датасетов. Хорошо, если есть открытые и с допустимой лицензией. Но часто приходится собирать «с миру по нитке», дополнять и балансировать данные самостоятельно.Разметка и аугментация. Качественный датасет — залог хороших метрик. Придётся корпеть над точными detection-боксами, перепроверять, думать над нестандартными ситуациями во входных данных.Обучение и валидация.
FAQ по TAPe‑детекции объектов (как мы учимся детектить объекты одномоментно и в десятки раз эффективней-дешевле ML)
Этот текст не претендует на «академический» обзор TAPe и не заменяет будущие формальные бенчмарки на COCO‑подобных датасетах. Скорее это рабочие ответы на самые частые вопросы инженеров и исследователей, которые всерьёз присматриваются к проекту. О чем речьМы делаем TAPe‑модель (вот здесь понятней, о чем речь: тыц, другой тыц
Производство теряло деньги каждую смену. До внедрения видеоаналитики с ИИ никто не знал где
Привет! На связи Олег Чебулаев, CEO Mad Brains. Хочу поделиться историей из практики — как обучить модель YOLO, запустить видеомониторинг на пищевом производстве и через неделю обнаружить кое-что, о чём на заводе предпочитали не говорить вслух. Signal Tower: лампочка, которой доверяют слишком сильно
Как мы пытались научить ИИ судить поединки по кендо
Я с командой на соревнованиях по кендоВсем привет! Меня зовут Иван. Многие знают меня по ИТ, сейчас я руковожу НИИ Крокодил и занимаюсь прикладным ИИ. Параллельно уже много лет практикую кендо и являюсь президентом Федерации кендо в Удмуртии.
Модели, гипотезы и планирование: хроники ML-инженера на крупнейшем хакатоне
Привет! Меня зовут Елена, я занимаюсь ресерчем и обучением моделей машинного обучения в компании NtechLab.В прошлом году мне захотелось поучаствовать в крупнейшем российском хакатоне “Лидеры Цифровой трансформации”. И, собрав команду, неожиданно, мы заняли призовое место. О том, как мы сформировали команду, как проходил хакатон, о наших эмоциях и настрое вы можете прочитать в первой части статьи . Я же хочу более детально рассказать о технической стороне решения.
Нужно ли обучать YOLO с нуля? Практические выводы
Для меня машинное обучение - это прежде всего экспериментальная наука. Выигрывает не тот, кто придумал самую сложную архитектуру, а тот, кто быстрее проходит итерации (анализирует кривые потерь, меняет гипотезы и снова запускает обучение).И именно в этой постоянной гонке я всё чаще задаю себе один и тот же вопрос, а нужно ли вообще обучать модель с нуля?Когда я говорю «обучать с нуля», я имею в виду именно пустые веса. Не fine-tuning и не до обучение, а старт с нулевой инициализацией (PyTorch-модель без пред обученных параметров или YOLO с отключёнными pretrained-весами).
Гречневая нейронка. Попытка закрыть национальный гештальт
Привет! В качестве некоторого подытога в изучении нейронок (CV), да и попросту из интереса, я хотел решить одну задачу, но не срослось. Поэтому я стал думать и обнаружил прямо под рукой подходящую задачку. Это гречка. Она содержит чёрные штуки (и не только), которые, если их не убрать, могут повредить зубы. В общем, что у нас получилось?
