Кастомные модели компьютерного зрения
Если задача не сводится к готовому модулю, мы разрабатываем модель под неё: от проверки, различимо ли нужное на ваших записях, до внедрения и дообучения в эксплуатации.
Какую задачу закрывает
Сортировка сырья по внешнему виду, редкий дефект конкретного изделия, операция, которую нужно засечь и сопоставить с техкартой, нестандартный объект в кадре. Готовые модули видеоаналитики такие задачи не покрывают, а универсальные модели на открытых данных работают на чужой сцене заметно хуже, чем на демонстрации.
Как работает
Первый этап всегда одинаков: берём ваши данные и проверяем, различимо ли требуемое на этой картинке в принципе. Ответ бывает отрицательным, и это нормальный результат - он экономит бюджет.
Затем собирается датасет. Объём зависит от вариативности сцены и редкости событий: для устойчивых задач хватает нескольких тысяч размеченных кадров, для редких событий нужна отдельная стратегия сбора, иногда с воспроизведением ситуации. Когда критерий требует экспертизы, размечаем вместе с вашими специалистами.
Дальше обучение, проверка на отложенной выборке, оптимизация под железо на объекте, интеграция и приёмка по согласованной метрике.
Требования к инфраструктуре
Доступ к записям или возможность снять материал на объекте, сервер для инференса внутри вашего контура. Конфигурацию считаем после проверки реализуемости, когда понятны размер модели и нужная частота кадров.
Интеграции
Результат модели отдаём туда, где с ним работают: контроллер отбраковки или сортировки, MES, учётная система, мессенджер, собственный интерфейс оператора.
Что вы получаете
Модель под вашу задачу, метрики на отложенной выборке, развёрнутое решение в вашем контуре, документацию и регламент дообучения.
Метрики и приёмка
Метрику выбираем под экономику задачи: где-то важнее не пропустить, где-то - не дать ложный сигнал. Значения фиксируем после проверки реализуемости и измеряем на выборке, которую модель не видела при обучении.
Сроки
Проверка реализуемости - от двух недель. Сроки обучения и внедрения называем после неё: они зависят от объёма разметки и доступности образцов.
Частые вопросы
Почему точность падает после запуска?
Меняется сцена: новая упаковка, освещение, спецодежда, сдвинутая камера. Поэтому дообучение на накопленных данных мы закладываем в сопровождение сразу.
Кому принадлежит модель?
Права на обученную модель и датасет фиксируются в договоре. Обычно они передаются заказчику вместе с документацией.
Опыт наших клиентов
Мой проект - тематический сайт знакомств. Я оцениваю его как проект высокого уровня сложности: очень непросто найти разработчиков, которые могли бы его реализовать. Я работал с командой Глеба в течение более двух лет с перерывами, которые были связаны исключительно с моим финансовым состоянием. По итогу могу сказать, что вполне доволен проделанной работой. Ребята знают своё дело, с хорошей коммуникабельностью, и всегда помогут советом. В данный момент вся основная работа сделана, сайт находится в рабочем состоянии и набирает пользователей. Есть идеи по добавлению новых функций, и если я решусь на это, то буду реализовывать их и дальше с этой командой.
Команда Глеба была профессиональной, оперативно реагировали на любые возникающие вопросы и шли навстречу в рабочих моментах. В ходе работы с командой были реализованы части и компоненты масштабного сервиса AI LMS платформы.
Мы разрабатывали несколько сервисов, часть из них запускалась в формате MVP: в частности, автоматизировали обработку запросов корпоративных заказчиков на аренду спортивных площадок. Команда проекта была на связи, и мы активно двигались по нашим требованиям. Достаточно оперативно реализовали и запустили продукт. Спасибо команде!
Обращались в YAVVI за доработками нашего сайта pakpakych.ru. Стек у нас не самый простой: Django, GarpixCMS и React SPA. До этого несколько подрядчиков ограничивались общими рекомендациями «в вакууме». Ребята зашли иначе: сначала провели полноценный технический аудит, разобрали каждый из 26 пунктов нашего ТЗ и по каждому написали, что уже реализовано, чего нет и почему. Отдельно ценно, что не стали продавать нам лишние работы, а честно указали, где функционал в проекте уже есть и где два пункта дублируют друг друга. По ходу аудита нашли критичную проблему, о которой мы не подозревали, и одна эта находка окупила всю работу. По каждой задаче была вилка часов и тип работ, никаких «примерно месяц», всё проверялось руками и подтверждалось инструментами. Каждая доработка выведена в админку, это принципиально: мы получили не разовый результат, а инструмент, плюс обучение нашей команды. Рекомендую тем, у кого нетиповой стек и нужен подрядчик, который сначала разберётся, а потом делает. Продолжаем сотрудничество.
Профильный кейс
Автоматическая сортировка минераловСмежные услуги
Обсудим вашузадачу
Вам необязательно иметь чёткую задачу. Оставьте контакты, и мы разберём ваши текущие бизнес-процессы и честно покажем, где внедрение технологий даст реальный финансовый результат.
Связаться с нами