SyntidataКомпьютерное зрение
Детекция, сегментация, ключевые точки, метрики и практика обучения моделей компьютерного зрения.
- Все статьи
- Синтетические данные (11)
- Компьютерное зрение (9)
- 3D-моделирование (6)
- Разметка данных (8)
- Автоматизация (5)
- Разработка сайтов (9)
Компьютерное зрениеДетекция объектов: от задачи к рабочей модели
Детекция отвечает на два вопроса сразу: что на кадре и где оно находится. Разбираем весь путь от постановки задачи до модели, которая стабильно работает на реальных камерах.
Компьютерное зрениеСемантическая и инстанс-сегментация: в чём разница
Сегментация часто звучит как одна задача, но на деле их несколько, и они решают разные вопросы. Объясняем различия на примерах и подсказываем, что выбрать для вашего проекта.
Компьютерное зрениеОбучение YOLO на собственном датасете: пошаговый разбор
YOLO давно стала рабочей лошадкой детекции: быстро обучается и легко разворачивается. Разбираем весь процесс на собственном датасете и честно говорим, где обычно ломается.
Компьютерное зрениеКомпьютерное зрение в контроле качества на производстве
Автоматический визуальный контроль заменяет усталый глаз и стабильно работает в любую смену. Рассказываем, что нужно для запуска, где подстерегают риски и как решить главную проблему: брака слишком мало.
Компьютерное зрениеРаспознавание товаров на полке: задачи и подводные камни
Контроль выкладки, наличие товара, соблюдение планограмм — всё это умеет камера с нейросетью. Но у розницы свои особенности: тысячи похожих позиций, постоянная смена упаковки и плотные ряды.
Компьютерное зрениеМетрики детекции: mAP, IoU, precision и recall без путаницы
Метрики детекции часто пересказывают формулами, но редко объясняют, что за ними стоит. Разбираем IoU, precision, recall, AP и mAP на понятных примерах и показываем, как по ним принимать решения.
Компьютерное зрениеОценка позы и ключевые точки
Оценка позы определяет положение и ориентацию объекта или человека по набору ключевых точек. Разбираем постановку задачи, подходы, метрики и то, откуда брать данные для обучения.
Компьютерное зрениеКомпьютерное зрение на edge-устройствах
Модель, которая отлично работает на сервере, не всегда помещается в камеру или шлюз. Разбираем, как подбирать архитектуру, сжимать модель и проверять скорость и точность на реальном устройстве.
Компьютерное зрениеТипичные ошибки при обучении моделей зрения
Большинство неудачных проектов по компьютерному зрению разбиваются не о сложность архитектуры, а о банальные ошибки в данных и процессе. Собрали те, что мы видим чаще всего, и способы их распознать.