Comments 9
Раздел Новые продукты. Fondation Models обрывается на полуслове, но я попробую угадать мысль ю. Обычно овчинка не стоит выделки и затраты на сборку датасета не окупают улучшения точности, даже если таковое имеется, и лучше руководствоваться принципом "работает -не трогай".
обзор CV за 2023
PS Кликбейт детектед,
Кликбейт - согласен.
Обзор - не согласен:
Не все сети за 2023 год
Тут достаточно много мыслей на счет того что можно использовать, а что нет. С учетом моего опыта с такими штуками. И ей-богу, я такого не видел такой обзор от человека который one-shot в продуктовых задачах уже пару лет катает. Так что считаю что статья в этом плане достаточно ценная. Как вправлять мозги продуктоунерам и CEO про их идеи "а давайте используем...":)
Чую что если кто поместит Dinov2 на чип стоимостью в пару долларов и с минимальным энергопотреблением - порвет рынок
И даже можно сразу предположить, какой это будет рынок. Так и видится летящий на высоте дрон, снабжённый таким чипом, чтобы хорошо распознавать, куда доставить посылку. Или "посылку".
Так что в итоге-то, гнать уже на мороз cv-сатанистов или нет ещё?
Например можно сделать разметку быстрее.
Ну так это же, кажется, стоит как проловина разработки нет? Надрать из предметной области, заставить готовые можели тебе всё это разметить и детектировать ошибки или неподходящие изображения, потом на этом учить свою архитектуру, это разве не большой прирост?
Цена разметчика примерно на порядок меньше чем у датасайнтистов.
Мы часто заказываем разметку на стороне. Обычно чек 50-500usd. Чек за ML проект при этом 10-30кUSD.
Если у вас разработчик должен потратить пару дней на предподготовку данных - обычно оно уже не окупается.
Понятно, что это все считается. Но все там далеко не так просто.
«Пора ли гнать на мороз Computer Vision — scientist'ов ?» (Fondation Models и вокруг)