RU

Компьютерное зрение on-premise выше SOTA, весом 4мб и на одном ядре CPU: как «Ночной глаз» превратился во всевидящее око

Работа над локальной версией для «Ночного глаза» стала одним из этапов оптимизации TAPe+ML под процессорное ядро. Первоначальная поставка для проект…

tapemlкомпьютерное зрениеcomputer visionискусственный интеллектaiyolo
Habr
RU

Jev 1.14: ищем объекты, проверяем документы и находим кошку среди 96 фотографий

В предыдущей статье я проверял Jev на текстовых задачах: классификации, уверенности ответов, длинном контексте и грязном входе. 14 октября TypeSafe…

jevклассификация изображенийклассификатор текстовcomputer visionтестирование моделейzero-shotsystem onellm
Habr
RU

Как не утопить RTSP в YOLO: real‑time‑конвейер на C++20, Clang и ONNX Runtime

YOLO обрабатывает кадр дольше, чем камера формирует следующий. Если построить видеосервер как последовательность read → motion → YOLO → encode,…

C++20ClangOpenCVONNX RuntimeYOLORTSPмногопоточностьвидеоаналитикаcomputer visionreal-time
Habr
RU

Месяцы против дней: анатомия неверного подхода в компьютерном зрении

Мы с приятелем делаем игрового робота-компаньона для настольных игр. Сейчас он умеет понимать позицию на игровой доске (гомоку, оно же “пять в ряд”)…

компьютерное зрениеcomputer visionсегментацияU-Netрегрессия координатBlenderсинтетические данныеCaptumembodied aiгомоку
Habr
RU

От 0 до 10 миллионов ИИ-проверок в месяц: как мы продуктивизировали CV в Пятёрочке за 8 месяцев

Статья про то, как CV-сервис вырос с MVP до 10 миллионов проверок фото в месяц и не развалился в проде. 🔧 Это не про «у нас классные модели» и не пр…

computer visionmultimodalyoloresnetvlmcnntriton-inference-serverhuman-in-the-loopkafkaритейл
Habr
RU

От 0 до 10 миллионов ИИ-проверок в месяц: как мы продуктивизировали CV в Пятёрочке за 8 месяцев

Статья про то, как CV-сервис вырос с MVP до 10 миллионов проверок фото в месяц и не развалился в проде. 🔧 Это не про «у нас классные модели» и не пр…

computer visionmultimodalyoloresnetvlmcnntriton-inference-serverhuman-in-the-loopkafkaритейл
Habr
RU

Как я мерил точность ИИ в распознавании еды: бенчмарк, LLM-as-judge и баг с варёной гречкой

Строю приложение для подсчёта калорий по фото. Пользователь снимает тарелку, модель определяет блюдо, считает КБЖУ. Идея не новая, но мне важно, что…

LLMбенчмаркраспознавание едыcomputer visionRAGGeminiподсчёт калорийLLM-as-judgeоценка качества моделейнутриенты
Habr
RU

Детекция чужого почерка в экзаменационных бланках без эталонного образца

Один ученик писал экзаменационную работу, а кто-то чужой дописал часть за него. Как мы научили нейросеть распознавать это. Дано: государственная атт…

ocrocr-технологииcomputer visionyoloкомпьютерное зрениеpytorchраспознавание текстараспознавание рукописного текста
Habr
RU

Подсчёт долей фракций руды на конвейере: SAM2 для разметки, YOLO и проблемы с перекрытием

На производственной площадке стоит камера над лентой конвейера, она снимает поток , а система считает доли трёх цветовых фракций — серо-белой, оранж…

saminstance segmentationyoloSAM2машинное обучениемашинное зрениеcomputer visionразметка данныхdata labeling