Сколько данных нужно, чтобы обучить ИИ-модель для стройки — рассказал на Хабре гендирек...
Сколько данных нужно, чтобы обучить ИИ-модель для стройки — рассказал на Хабре гендиректор QMonitoring Аркадий Фроймчук 🟢 Для видеомониторинга нужно научить модель находить на изображении объекты и события разных категорий — классы. Например: человек — рабочий в каске; техника — экскаватор, кран, самосвал; СИЗ — каска, жилет; событие — задымление, пожар, человек в опасной зоне. Модель не «видит» мир целиком — её учат распознавать конкретный список классов. Хочешь контролировать ещё что-то (например, загрязнение шин или освещение крана) — это новый класс, и под него нужно отдельно собрать и разметить примеры. 🟢 Для обучения одного класса нужно примерно 3–4 тысячи размеченных изображений. Это не универсальный минимум, а рекомендуемый стартовый объём. При этом универсальной зависимости «больше примеров = выше качество на N%» нет. Тысячи однотипных изображений могут не помочь, а новые ракурсы, перекрытия, сложное освещение и редкие ситуации — дают эффект. 🟢 Стройка — специфичная отрасль, где сбор своего дата-сета возможен только при большом объеме строительства и объектов. Для примера: дата-сет из миллиона+ размеченных реальных кадров QMonitoring собирала 3,5 года — там представлены все сезоны, разные погода и освещённость.
Канал в каталоге Максиметера
1 549 подписчиков · IT и технологии