Оставьте заявку и мы свяжемся с Вами в течение часа!
Предзаказ на модуль с автоматической разметкой Segment Anything в CVAT
SAM:
● позволяет пользователям сегментировать объекты одним щелчком мыши.
● может автоматически находить и маскировать ВСЕ объекты на изображении.
● может генерировать маску сегментации для любой подсказки в режиме реального времени, что позволяет взаимодействовать с моделью в реальном времени.
● работает для Zero-Shot Learning задач. То есть, когда надо настроить модель для своего датасете и очень быстро без трудоемкого обучения.
Модуль в CVAT позволит ускорить разметку на 60% с сохранением высокого качества.
Оставьте заявку и мы вышлем все детали!
Отправляя свои данные, вы даете согласие на обработку персональных данных
Система распознавания лиц
Для обеспечения безопасности на станциях метро было проанализировано 10 тысяч кадров
Индустрия:
Видеосистемы, анализ видео
Данные:
10 000 кадров из видеопотока и 500 000 обнаруженных объектов
Длительность:
14 дней
Задача:
Наши партнеры разработали продукт, использующий технологию распознавания лиц для идентификации людей в потоке на станциях метро. У продукта огромный потенциал для усиления безопасности на общественных местах и оптимизации процесса идентификации в зонах с большим потоком пассажиров
Для обучения своей модели машинного обучения наши партнеры нуждались в обширном наборе данных лиц людей, снятых в реальной среде метро. Этот набор данных важен для обеспечения точности и надежности технологии
Решение:
Для завершения проекта мы сформировали две команды, которые работали на разных этапах:
Первая команда состояла из 20 человек, она разбивала видео на кадры.
Вторая команда включала 60 оценщиков и 10 валидаторов, которые обрабатывали кадры и проставляли метки
Первая команда состояла из 20 человек, она разбивала видео на кадры.
Вторая команда включала 60 оценщиков и 10 валидаторов, которые обрабатывали кадры и проставляли метки
Результаты:
После формирования команды из 90 человек наши партнеры успешно запустили технологию распознавания лиц с впечатляющей точностью 95,7%. Успешный запуск этой технологии распознавания лиц не только являлся значительным достижением для наших партнеров, но и стал важным вкладом в мир технологий, особенно в усилении мер безопасности на общественных местах
Проблема:
Исходные данные, состоящие из видео с камер видеонаблюдения, имели низкое качество и большое количество обнаруженных объектов (до 1000 прямоугольников на кадр)
Владислав Барсуков
Операционный менеджер
"В течение всего лишь двух недель наша команда из 90 человек разметила 10 000 кадров и обнаружила 500 000 объектов. Быть частью такого огромного и важного технологического предприятия очень мотивирует”
Андрей Б.
Product Owner технологии распознавания лиц
“Моя команда машинного обучения тесно сотрудничала с Владом, Project Manager Training Data. Благодаря data-centric подходу мы смогли быстро изменить инструкции и получить качественный набор данных вовремя"
Тимлиды проектов
Команда
Артур Казукевич
Python-developer
Дарья Юркевич
Антон Целуйко
Quality Control Manager
Operations manager
