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

TAPe+ML v3 на arXiv: превосходим SOTA в классификации, детекции и сегментации при <100 тыс. параметров

24.09.2026 21:27:00 | Хабр
Хабы: Машинное обучение, Искусственный интеллект, Data Mining

Мы опубликовали на arXiv статью TAPe+ML: A Compact Structured Representation for Multi-Task Computer Vision. В ней собраны результаты TAPe+ML v3 на задачах классификации, object detection, instance segmentation, индексации и поиска сцен в видео, а также в промышленном OOD-пилоте.

Статья на arXiv: TAPe+ML: A Compact Structured Representation for Multi-Task Computer Vision

Ключевые результаты TAPe+ML v3

88,1% Top-1 на ImageNet-1k, 65,3 mAP50–95 в детекции COCO, 58,4 Mask mAP50–95 в COCO instance segmentation, 98,2% покрытия объектов масками на LVIS — при размере ядра модели менее 100 тыс. параметров.

TAPe+ML v3 объединяет классификацию, детекцию и сегментацию в одном компактном ядре. В представленных в статье сравнениях она превосходит крупные SOTA-модели по ключевым метрикам: RF-DETR и YOLO в детекции, RF-DETR-Seg и YOLO26-X-Seg в сегментации; на ImageNet-1k достигает уровня крупнейших foundation-моделей при разнице в параметрах на несколько порядков.

Поглазеть на результаты
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro