Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться

Мы — другие. Компьютерное зрение без миллионов параметров: практический разрыв SOTA

19.06.2026 05:57:58 | Хабр
Хабы: Машинное обучение, Data Mining

Краткий манифест-тизер; запомните этот твит.

Повторяем как мантру, чтобы она дошла до как можно большего количества людей. У YOLO, семейства DINO и прочих сетей - сотни миллионов и миллиардов параметров для решения задач детекции, классификации, сегментации. На фундаменте этих сетей по всему миру рождаются сервисы, которые позволяют решать какие-то задачи детекции, классификации, сегментации. 

У нас есть своя собственная универсальная модель компьютерного зрения – со своей собственной архитектурой – со своей собственной “математикой”. И нам для решения задач детекции, классификации, сегментации нужны не сотни и даже не десятки миллионов параметров, и уж тем более не миллиарды, а меньше 100 тыс. А точность при этом в худшем случае сопоставима с SOTA, а в обычном – превосходит SOTA.

Но как же так? С одной стороны миллионы и миллиарды параметров, а с другой – меньше 100 тыс. Это же гигантская разница. Что происходит? Что все это значит?

Это значит, что мы про что-то другое
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro