День №2. Свёрточные нейросети: актуальные стеки 2026
День №2. Свёрточные нейросети: актуальные стеки 2026 Друзья, вчера мы разобрались, что такое CNN и где они применяются, а заодно оставили небольшую задачку, и скажем сразу c построением геометрии и рендеринг трёхмерной сцены в 3D-редакторе - CNN не потянет. Для подобных задач в принципе нужен иной подход. И так продолжаем про CNN, и сегодня переходим от теории к продакшену: где свёрточные сети реально применяются в бизнесе и из чего сегодня собирают рабочий CV-проект. Главная мысль простая: одной модели недостаточно. Нужен весь конвейер — камера или изображение → подготовка данных → модель → инференс → внутренняя система → конкретное действие. На визуале собрали четыре прикладных сценария: производство, ритейл и склады, медицина, дроны и сельское хозяйство — и показали, какие модели и инструменты можно соединить в каждом случае. С учётом российских реалий мы сознательно делаем ставку на open-source, локальное развёртывание и хранение данных внутри компании, без обязательной привязки к зарубежным облачным сервисам. А где брать модели для экспериментов? 🔹 ResNet, EfficientNet, ConvNeXt, MobileNet и DenseNet — TorchVision 🔹 Detection, segmentation и другие CV-задачи — Ultralytics YOLO 🔹 Медицинские модели и готовые bundles — MONAI Model Zoo 🔹 Локальный инференс — ONNX Runtime и OpenVINO В общем, друзья, важно сохранить важную мысль: Сама по себе CNN занимаем по сути несколько строк кода, а вот основная инженерия прячется вокруг неё — данные, камеры, железо, скорость, интеграция с 1С/MES/PACS/GIS и реакция системы на результат модели. Ориентир по цене? Грубо и без прикрас уже на старте проект может потребовать от 150 тыс. рублей, а дальше только больше. Почему так дорого? Например: В медицине ручная экспертная разметка DICOM-снимков может стоить порядка 400–900 ₽ за 1 исследование, а когда их нужно больше 1000.... Было полезно и интересно, ставьте 👍🔥❤. #CNN #ComputerVision #MachineLearning #DeepLearning #PyTorch #ONNX #OpenVINO #Нейроманка